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Mapa Mental sobre Teste de hipótese (1)
Resumo sobre Teste de hipótese
O teste de hipótese é um processo estatístico utilizado para determinar se há evidências suficientes em um conjunto de dados para rejeitar uma hipótese nula. Em essência, busca-se determinar se uma observação ou resultado é significativamente diferente do esperado caso a hipótese nula seja verdadeira.
A hipótese nula (H₀) é uma afirmação sobre a população que normalmente representa a ausência de um efeito ou relação. A hipótese alternativa (H₁) representa a afirmação contrária à hipótese nula, sugerindo a existência de um efeito ou relação.
O processo de teste de hipótese envolve: 1) Formular a hipótese nula e a hipótese alternativa; 2) Definir um nível de significância (α), que representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Valores comuns são 0,05 e 0,01; 3) Escolher um teste estatístico apropriado baseado na natureza dos dados e na hipótese; 4) Calcular o valor estatístico do teste; 5) Determinar o valor p, que é a probabilidade de obter resultados tão extremos quanto ou mais extremos do que os observados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. 6) Comparar o valor p com o nível de significância α. Se o valor p for menor ou igual ao nível de significância, rejeita-se a hipótese nula. Caso contrário, não se rejeita a hipótese nula.
É importante ressaltar que “não rejeitar a hipótese nula” não significa que ela seja verdadeira, apenas que não há evidências suficientes para rejeitá-la com o nível de significância escolhido. Fatores como tamanho da amostra e a variabilidade dos dados podem influenciar a conclusão do teste. Além disso, erros de tipo I (rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira) e erros de tipo II (não rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa) são inerentes a esse processo.
