Teste de hipóteses

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UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA

RICARDO MARCELINO BORGERT

YOHANA CORRÊA AVILLA

BEATRIZ BORGUEZAN BUDNY

ELOYSA MARGOTTI MATTOS

ANA PAULA DOS SANTOS RODRIGUES

BRUNNA MONTEIRO

MARCOS HEERDT

RUBENS SCHRAMM TRINDADE

TESTE DE HIPÓTESE

Tubarão

2014

1 – INTRODUÇÃO

Um teste de hipótese é um método dedutivo estatístico, composto por alternativas que são testadas, usando dados de um estudo científico. É um procedimento estatístico baseado na análise de uma amostra, através da teoria de probabilidades, usado para avaliar determinados parâmetros que são desconhecidos em uma população.

Uma população tem uma amostra retirada e através da aplicação de teoria de probabilidades é possível tirar conclusões em relação a essa amostra, como determinar sua veracidade em relação à composição da população, distinguir entre diferentes populações das quais a amostra pode ser oriunda, auxiliar na comprovação de uma teoria ou no remodelamento dos métodos de testes aplicados para a sua comprovação, checar a confiabilidade de um estudo e no auxílio de qualquer tomada de decisão simples em que seja necessário um rigor estatístico para comprovação da escolha.

2 – CONCEITO

        

Antes de definirmos o teste de hipótese, é necessário tecer alguns esclarecimentos sobre hipótese em estatística.

Podemos definir hipótese, em estatística, como uma suposição formulada a respeito dos parâmetros de uma distribuição de probabilidade de uma ou mais populações. Por sua vez, a hipótese ainda se subdivide em hipótese nula (H0) e hipótese alternativa (H1).

Hipótese nula pode ser entendida como aquele valor que assumimos como verdade, o padrão a ser testado, e hipótese alternativa aquele valor que contraria a hipótese nula.

Desta forma, o teste de hipótese é uma técnica para analisar e concluir a estatística. A partir do teste de hipóteses, realizado com os dados amostrais e relacionados com dados científicos, pode-se concluir sobre a população. No caso das conclusões através do Intervalo de Confiança, busca-se delimitar o parâmetro populacional desconhecido. Aqui, formula-se uma hipótese quanto ao valor do parâmetro, e pelos elementos amostrais faz-se um teste que indicará a aceitação ou rejeição da hipótese formulada.

3 – NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA DO TESTE

O nível de significância do teste é o valor, para mais ou para menos, que irá definir se a amostra encontra-se dentro da tolerância do padrão que assumimos como verdade. Esta tolerância, na prática, é definida em 1%, 5% ou 10%, porém nada impede que ao elaborar o teste seja adotado outro valor.

Quando o valor do teste se mantiver dentro da tolerância aplicada, entende-se que não houve evidência amostral significativa, indicando que a amostra da população está de acordo com a média aplicada na hipótese nula (H0).

Por outro lado, quando o resultado do teste ultrapassar o limite de tolerância do padrão que assumimos como verdade (H0), esta situação aponta possíveis incoerências entre a amostra e o padrão adotado, sugerindo-se que o objeto da análise seja rejeitado por encontrar-se fora do padrão exigido. O resultado do teste, neste caso, irá se aproximar do valor dado à hipótese alternativa.

Desta forma, com evidências estatísticas e o risco conhecido e assumido, poderemos aceitar ou recusar a hipótese nula (H0) com muito mais segurança numa escolha certa.