Se a diferença não é devida ao acaso, dizemos que é uma diferença estatisticamente significativa. São inúmeras as situações em que precisamos ter certeza de que as diferenças que observamos não são explicadas por acaso. É a base do método científico. Por exemplo, vamos pensar sobre uma pesquisa médica.
A quantidade de desvios padrão entre a distância de um número e a média. Se o valor absoluto da estatística de teste é maior que 1,96* vezes o desvio padrão da média, ele é considerado uma diferença estatisticamente relevante.
Estatística é um conjunto de métodos usados para se analisar dados. A Estatística pode ser aplicada em praticamente todas as áreas do conhecimento humano e em algumas áreas recebe um nome especial. Este é o caso da Bioestatística, que trata de aplicações da Estatística em Ciências Biológicas e da Saúde.
Um valor crítico é um ponto sobre a distribuição da estatística de teste sob a hipótese nula que define um conjunto de valores que chama para rejeitar a hipótese nula. Este conjunto é chamado região crítica ou de rejeição.
Testes de hipóteses Os testes estatísticos de hipóteses servem para testar qual das hipóteses deve ser aceita: nulidade ou alternativa. O teste conduz a um valor de p. Este p representa a proporção do resultado ter ocorrido ao acaso. ... O ideal seria o valor 0,0 para representar nenhuma ação do acaso.
Testes paramétricos são uma ferramenta estatística usada para a análise de fatores populacionais. Essa amostra deve atender a determinados requisitos, como tamanho, pois quanto maior seja o tamanho da amostra, mais preciso será o cálculo. ... Os testes paramétricos baseiam-se na lei de distribuição da variável em estudo.
A função poder do teste é a probabilidade de rejeitarmos H0 dado o valor de θ. ... O Poder do Teste tem como objetivo conhecer o quanto o teste de hipóteses controla um erro do tipo II, ou qual a probabilidade de rejeitar a hipótese nula se realmente for falsa.
A estimativa de tamanho de efeito mais básica em comparações de amostras independentes é a diferença entre as médias. No entanto, comparar as médias sem considerar a variabilidade dos dados, dos quais as médias foram calculadas, podem ocultar propriedades importantes do efeito.
Erro do tipo 2 O poder (P) de uma amostra ou teste rejeitar a hipótese nula quando ela é realmente falsa é obtido através da subtração do erro tipo 2 (beta) de 1. Fórmula: P = 1 — beta.
Erro do tipo II, em estatística, é o erro que ocorre quando a análise estatística dos dados não consegue rejeitar uma hipótese, no caso desta hipótese ser falsa. ... A probabilidade da ocorrência do Erro do tipo II é chamada de β.
Quando a hipótese nula é verdadeira e você a rejeita, comete um erro do tipo I. A probabilidade de cometer um erro do tipo I é α, que é o nível de significância que você definiu para seu teste de hipóteses. ... Quando a hipótese nula é falsa e você não a rejeita, comete um erro de tipo II.
As inferências são feitas por meio do teste de duas hipóteses: uma hipótese nula (H0) e uma hipótese alternativa (H1 ou Ha). Não deve existir sobreposição de resultados entre estas duas hipóteses, ou seja, quando uma delas for verdadeira, a outra necessariamente deve ser falsa.
Nestes dois exemplos os testes são chamados de unilaterais porque somente valores de um lado do espaço amostral foram utilizados para construir a região crítica. Podemos ter também testes bilaterais aonde os dois extremos do espaço amostral são usados como região crítica.
Num teste unilateral existe apenas um valor crítico e no caso de um teste bilateral existem dois valores críticos simétricos em relação ao valor esperado da variável de teste.