Estatísticas - teste de hipóteses
Uma hipótese estatística é uma suposição sobre uma população que pode ou não ser verdadeira. O teste de hipótese é um conjunto de procedimentos formais usados por estatísticos para aceitar ou rejeitar hipóteses estatísticas. As hipóteses estatísticas são de dois tipos:
Null hypothesis, ${H_0}$ - representa uma hipótese baseada no acaso.
Alternative hypothesis, ${H_a}$ - representa uma hipótese de observações que são influenciadas por alguma causa não aleatória.
Exemplo
suponha que desejamos verificar se uma moeda é justa e equilibrada. Uma hipótese nula poderia dizer que meio giros serão de cabeça e metade vontade de cauda, enquanto a hipótese alternativa poderia dizer que giros de cabeça e cauda podem ser muito diferentes.
Por exemplo, se jogarmos a moeda 50 vezes, resultando em 40 caras e 10 coroas. Usando o resultado, precisamos rejeitar a hipótese nula e concluir, com base nas evidências, que a moeda provavelmente não era justa e equilibrada.
Testes de Hipóteses
O processo formal seguinte é usado pelo statistican para determinar se deve rejeitar uma hipótese nula, com base nos dados de amostra. Este processo é chamado de teste de hipótese e consiste nas seguintes quatro etapas:
State the hypotheses- Esta etapa envolve a declaração de hipóteses nulas e alternativas. As hipóteses devem ser formuladas de forma que sejam mutuamente exclusivas. Se um for verdadeiro, o outro deve ser falso.
Formulate an analysis plan- O plano de análise é descrever como usar os dados de amostra para avaliar a hipótese nula. O processo de avaliação concentra-se em uma única estatística de teste.
Analyze sample data - Encontre o valor da estatística de teste (usando propriedades como pontuação média, proporção, estatística t, pontuação z, etc.) declarada no plano de análise.
Interpret results- Aplicar as decisões estabelecidas no plano de análise. Se o valor da estatística de teste for muito improvável com base na hipótese nula, rejeite a hipótese nula.