Problemas hipoteses variaveis 2015

480 visualizações

Publicada em

Aula geral sobre delineamento experimental

Publicada em: Ciências
1 comentário
4 gostaram
Estatísticas
Notas
Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
480
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
9
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
19
Comentários
1
Gostaram
4
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Problemas hipoteses variaveis 2015

  1. 1. Problemas – Hipóteses - Variáveis Bioestatística 2015 UESC PPGZOO-PPGSAT
  2. 2. O Processo de Pesquisa Descobrir o Problema Explicação Explicação Coloca Problema Precisamente Procura conhecimento relevante Tentativa de Solução Satisfatória Inútil Novas Idéias/Dados Tentativa de Solução Prova de Solução Satisfatória Não Satisfatória
  3. 3. Tema Vs Problema TEMA: área na qual se concentra o problema; representa um contexto mais amplo, onde podem ser inseridos inúmeros problemas PROBLEMA DE PESQUISA: formulação clara e precisa que indica o questionamiento concreto que mobiliza a pesquisa, com a identificação das variáveis e de sua relações.
  4. 4. TEMA  Assunto que se deseja provar ou desenvolver  Proposição mais abrangente, dificuldade sem solução a ser determinada com precisão. Ex.: Biocombustíveis PROBLEMA  Anúncio do que vai ser determinado com precisão. Indica exatamente qual a dificuldade que se pretende resolver.  Lacuna a respeito do tema Exemplo 1: Poder energético de biocombustíveis de euforbiáceas Tema Vs Problema
  5. 5.  Há temas com vários problemas Ex.: Tema: Degradação do solo Problemas (P): P1, P2, P3, P4,... Pn  Há temas com problemas únicos? Ex.: Tema: Níquel na Agricultura Problema: Níquel como nutriente de planta Como não há conhecimento acumulado sobre este tema, não há outro caminho a seguir, se não estudar o Ni como fonte de nutriente. Exemplo2: TEMA: Tolerância das plantas à salinidade PROBLEMA: O feijoeiro cresce em solo salinizado?
  6. 6. Objetivos da formulação do problema  Individualizar o estudo  Especificar o estudo  Tornar o estudo inconfundível  Delimitar o tema Há perguntas que não são problemas científicos Exs.: - A harmonia nacional depende da compreensão mútua? - O método de educação religiosa A e melhor que o B para aumentar a fé? - A igualdade tem o mesmo valor que a liberdade?
  7. 7. Validade científica de um problema • Pode ser enunciado como pergunta? • Corresponde a interesses metodológicos e de conteúdo? • Tem característica científica, relacionando entre si ao menos dois fenômenos ou fatos? • Pode ser investigado de forma sistemática, controlada e crítica? • Suas consequências podem ser verificadas?
  8. 8. O QUE NÃO É PROBLEMA DE PESQUISA 1- PROBLEMAS DE ENGENHARIA: - Não indagam sobre variáveis. - Indagam sobre como fazer as coisas: isto é questão de decisão e não de ciência. EX: O que fazer para melhorar a distribuição de renda? Como reduzir a desigualdade social? Como melhorar os transportes urbanos? Como incrementar as relações de cooperação do Brasil com o país X? - A resolução de um problema de engenharia pode ser auxiliada se for precedida pela resolução de um problema de pesquisa.
  9. 9. 2 - PROBLEMAS DE VALOR: - Não indagam sobre variáveis e suas relações indagam sobre preferências, certo/errado, pior/melhor, desejável/indesejável, dever fazer/não fazer algo. EX: qual a melhor técnica didática? A política de renda mínima é justa? Os professores devem exigir mais dos alunos? As empresas estatais devem ser privatizadas? É certo acabar com a estabilidade dos funcionários públicos? O Brasil deve modernizar suas forças armadas? Os recursos da venda de estatais devem ser destinados ao pagamento da dívida externa ou a políticas sociais?
  10. 10. OBJETIVOS DE UM PROBLEMA DE PESQUISA - Descrição de determinado fenômeno/evento. - Distribuição de características ou atributos de uma população. - Avaliação dos efeitos de algum fenômeno ou evento - Comparação de fenômenos/eventos/medidas - Identificar relações entre variáveis: associação, dependência, causa etc
  11. 11. Formulando o Problema • Em resumo... – problema: questão não resolvida, cuja resposta tem alguma relevância. – deve ser delimitado de maneira especifica,para evitar multiples respostas – Deve ter uma (unica) solução viável – Seus termos devem ser claros – Vamos trabalhar alguns exemplos:
  12. 12. REDIJA NOVAMENTE AS SEGUINTES PERGUNTAS • Por que as orcas são pretas e brancas, ao igual que os ursos panda? • Qual o melhor momento para plantar o milho no Paraná? • É possível que um animal seja exclusivamente vegetariano?
  13. 13. A Formulação do Problema • A apresentação de um problema de pesquisa pode incluir: – Introdução: onde é apresentado o tema – Situação problema: caracterização do problema, delimitando o estudo – A pergunta propriamente dita
  14. 14. Identifique o seu problema de pesquisa. • Esse é o passo mais importante. • Se você não consegue identificar claramente a sua pergunta científica, provavelmente não ache uma resposta para ela. • “Uma pergunta pouco precisa tem infinitas respostas” • Uma pergunta científica deve ter uma resposta objetiva. Parece simples, mas não é.
  15. 15. O que é a explicação científica ? Desenvolvimento de uma teoria que prevê os fenômenos observados Primeiro passo: Elaboração de uma hipótese científica
  16. 16. HIPÓTESES 2.1. CONCEITO - Enunciado geral de relações entre variáveis (fatos ou fenômenos). Características - Formulado com solução provisória para um problema. - Apresenta caráter explicativo ou preditivo. - Compatível com o conhecimento atual. - Passível de verificação.
  17. 17. Mais de um tipo de Hipótese... • Hipótese de Ocorrência – Baseadas na especulação, sem fundamentação científica • “Quando morre, a pessoa perde 21 gramas”. • Hipótese Empírica – Baseadas em evidências experimentais preliminares. Não precisam ser consistentes • Deu pau no servidor de internet porque andou chovendo muito.
  18. 18. • Hipótese Plausível – Se relacionam de maneira consistente com as teorias existentes • Este raio provavelmente caiu a menos de 700 metros de onde estamos, pois o som do trovão levou menos de 2 seg para ser ouvido. • Hipótese Convalidada – Apoiadas em teorias conhecidas e com apoio de evidências ocorridas na realidade. Mais de um tipo de Hipótese...
  19. 19. Hipótese científica • Pressuposto, tentativa de explicar o que não se conhece. Resposta possível para a pergunta do problema • Elaborada a partir de várias fontes: • Observação da realidade • Resultado de outros estudos • Derivada de outras teorias • Derivada da Intuição do Pesquisador
  20. 20. • Correlação entre duas variáveis – Se x, então y Exemplo1: “Se elevado grau de desorganização na família, então deficiência na realização escolar mais tarde” Exemplo 2: “Se o feijoeiro for submetido ao excesso de sais (X), então terá redução do seu crescimento” (Y). Formulação das hipóteses • Correlação entre duas ou mais variáveis - Se x, então y, sob as condições r e s - Se x1 e x2 e x3, então y
  21. 21. Hipótese estatística • OS ESTATÍSTICOS NÃO PERGUNTAM QUAL É A PROBABILIDADE DE ESTAREM CERTOS, MAS A PROBABILIDADE DE ESTAREM ERRADOS. Para fazerem isso estabelecem um hipótese nula.
  22. 22. Critérios na formulação de Hipóteses • Linguagem clara e Simples; • Ser específica • Evitar expressões valorativas • Ser coerente com uma teoria que a sustente
  23. 23. Exemplos de HCs • Positiva – Conflitos provocam mudanças cognitivas nos participantes de discussões em grupo. • Negativa – Não há perigo de contaminação com o vírus da aids pelo contágio indireto. • Condicional – Se não forem bem lubrificados, os motores bicombustível têm maior tendência a corrosão que os a gasolina.
  24. 24. “Requisitos” para a hipótese • Deve ser formalmente correta, com significado. • Deve ser apoiada em conhecimento anterior. – O tema e o problema vêm de lacunas do conhecimento existente = motivação p/ pesquisa • Tem que ser testável com dados empíricos. – Também controlável por técnicas e teorias científicas
  25. 25. Importância das hipóteses • São instrumentos de trabalho da teoria – Esta gera novas hipóteses • Podem ser testadas como prováveis V ou F • Permitem o avanço da ciência – Independem dos valores e opiniões individuais • Dirigem a investigação – Indicam ao pesquisador o que investigar • São formulações relacionais gerais – Permitem a dedução de fatos
  26. 26. Fontes para elaboração das hipóteses “Observação” do pesquisador – Verificar correlação entre fatos –Constatação in loco do fenômeno. Exemplo 1: “Solo escuro significa boa fertilidade” (Observação) Hipótese1: O solo é escuro devido ao maior teor de matéria orgânica a qual enriquece o solo com nutrientes. Hipótese2: O solo é escuro devido a matéria orgânica a qual melhora fisicamente o solo.
  27. 27. Exemplo 2: “A visita de abelhas mamangavas a flor do maracujazeiro promove maior produção de frutos de maracujá” Hipótese: A abelha mamangava poliniza a flor do maracujazeiro.
  28. 28. Comparação com outros estudos - Testar uma hipótese em outro contexto. - Redefinir uma hipótese já existente. Exemplo: Hipótese original “Plantas de feijoeiro bem nutridas são mais tolerantes ao excesso de sais do solo” Hipótese derivada “Plantas de feijoeiro bem nutridas toleram melhor estresse hídrico”.
  29. 29. Analogias - Semelhança de fenômenos ou objetos de estudo. Exemplo1: Desenvolvimento (criação) da ecologia humana, a partir das analogias com a ecologia animal e vegetal. Exemplo2: Diagnose de doenças humanas Vs Diagnose de doenças de animais.
  30. 30. Testes de Hipóteses População Conjectura (hipótese) sobre o comportamento de variáveis Amostra Resultados reais obtidos Decisão sobre a admissibilidade da hipótese
  31. 31. • Os testes de hipótese são uma das aplicações da estatística mais usadas. • Via de regra, a hipótese nula é feita com base no comportamento passado do produto/processo/serviços, enquanto a alternativa é formulada em função de alterações / inovações recentes. • é fácil entender a importância dos testes de hipótese: eles permitem confirmar a eficácia d0s cambios adotados. • Ao testar a hipótese, toma-se uma amostra aleatória do sistema em estudo e se calcula o parâmetro desejado. Conforme o valor do parâmetro, a hipótese nula será aceita ou rejeitada, a partir de procedimentos estatísticos.
  32. 32. Hipóteses de um Teste • Ho - Hipótese Nula - hipótese que será suposta inicialmente como verdadeira. • É, basicamente, a negação do que o pesquisador deseja provar.
  33. 33. • H1 - Hipótese Alternativa - hipótese que será aceita, se os dados mostrarem evidências suficientes para a rejeição da hipótese nula. • Geralmente, é a própria hipótese da pesquisa. Hipóteses de um Teste
  34. 34. PRINCIPAIS CONCEITOS HIPÓTESE ESTATÍSTICA Trata-se de uma suposição quanto ao valor de um parâmetro populacional, ou quanto à natureza da distribuição de probabilidade de uma variável populacional. TESTE DE HIPÓTESE É uma regra de decisão para aceitar ou rejeitar uma hipótese estatística com base nos elementos amostrais
  35. 35. TIPOS DE ERRO DE HIPÓTESE EXISTEM DOIS TIPOS DE ERRO DE HIPÓTESE. Erro tipo 1 - rejeição de uma hipótese verdadeira; Erro tipo 2 – aceitação de uma hipótese falsa. As probabilidades desses dois tipos de erros são designadas  e . A probabilidade  do erro tipo I é denominada “nível de significância” do teste.
  36. 36. α β
  37. 37. LÓGICA DO TESTE DE SIGNIFICÂNCIA • ATRIBUEM-SE BAIXOS VALORES PARA , GERALMENTE 1- 10%; • FORMULA-SE Ho COM A PRETENSÃO DE REJEITÁ-LA, DAÍ O NOME DE HIPÓTESE NULA; • SE O TESTE INDICAR A REJEIÇÃO DE Ho TEM-SE UM INDICADOR MAIS SEGURO DA DECISÃO; • CASO O TESTE INDIQUE A ACEITAÇÃO DE Ho, DIZ-SE QUE, COM O NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA , NÃO SE PODE REJEITAR Ho.
  38. 38. A hipótese nula pode ou não ser impugnada pelos resultados de um experimento. Ela nunca pode ser provada, mas pode ser desaprovada no curso da experimentação. R. A. Fisher
  39. 39. • Passo 1 : Definição da Hipótese • O primeiro passo é o estabelecimento das hipóteses: hipótese nula e hipótese alternativa • Hipótese Nula (Ho): É um valor suposto para um parâmetro.Se os resultados da amostra não forem muito diferentes de Ho, ela não poderá ser rejeitada. • Hipótese Alternativa(H1) : É uma hipótese que contraria a hipótese nula, complementar de Ho, Essa hipótese somente será aceita se os resultados forem muito diferentes de Ho. Passos para realizar um Teste de Hipótese
  40. 40. Passos para realizar um Teste de Hipótese • Passo 2: Calcular a estatística do Teste • É o valor calculado a partir da amostra, que será usado na tomada de decisão. Uma maneira de tomar-se uma decisão é comparar o valor tabelado com a estatística do teste. • Para o caso de testes de médias, a estatística do teste é a variável padronizada Z: )n( )X( Zcal    Estatística do teste Variabilidade das médias
  41. 41. • Passo 3: Região Crítica • O valor da estatística do teste, no caso, o valor Z, é calculado supondo que a hipótese nula (Ho) é verdadeira. No entanto, o valor calculado pode estar associado a uma probabilidade de ocorrência muito baixa. Nesse caso, a hipótese nula deve ser rejeitada e aceitamos a hipótese alternativa. • A região crítica é a região onde Ho é rejeitada. A área da região crítica é igual ao nível de significância (), que estabelece a probabilidade de rejeitar Ho quando ela é verdadeira. • Por exemplo, se utilizarmos o nível de significância de 5%, a probabilidade de rejeitar Ho quando ela é verdadeira é igual a 5%. Na prática, os valores usuais de alfa são  = 0,01 ou 0,05 ou 0,10. Passos para realizar um Teste de Hipótese
  42. 42. • Unilateral à esquerda: • Ho:  = 50 • H1::  > 50 • Unilateral à direita: • Ho: :  = 50 • H1: :  <50 • Bilateral: • Ho: :  = 50 • H1::   50 Passos para realizar um Teste de Hipótese
  43. 43. • Passo 4. Regra de Decisão: • Se o valor da estatística do teste cair na região crítica, rejeita-se Ho. Ao rejeitar a hipótese nula (Ho) existe uma forte evidência de sua falsidade. • Ao contrário, quando aceitamos, dizemos que não houve evidência amostral significativa no sentido de permitir a rejeição de Ho. Passos para realizar um Teste de Hipótese
  44. 44. • Passo 5: Conclusão • Aceitar Ho, implica que a hipótese nula não pode ser rejeitada! • Rejeitar Ho implica que temos evidências estatísticas para rejeitá-la com um risco conhecido : . Passos para realizar um Teste de Hipótese
  45. 45. Testes de hipóteses em relação a µ para amostras grandes utilizando a abordagem do valor p Valor p: é o menor nível de significância no qual a hipótese nula é rejeitada. Utilizando a abordagem do valor –p, rejeitamos a hipótese nula se: Valor p <  ou  > valor -p E não rejeitamos a hipótese nula se: Valor –p ≥  ou  ≤ valor -p
  46. 46. Etapas para realizar um teste e hipóteses utilizando a abordagem do valor p 1 – Declare as hipóteses nulas e alternativas; 2 – Selecione a distribuição a utilizar; 3 – Calcule o valor p; 4 – Tome uma decisão.
  47. 47. VARIÁVEIS CONCEITO: “Conceito operacional que contem valores” - Passível de mensuração. Problema Hipótese Observações (fatos, fenômenos, comportamento, atividades) Variável - Qualidade - Quantidade - Magnitudes - Características
  48. 48. Em geral...
  49. 49. VARIÁVEIS • VARIÁVEIS SEGUNDO O PROJETO: • DEPENDENTES • INDEPENDENTES • MODERADORAS VARIÁVEIS SEGUNDO A SUA NATUREZA: QUALITATIVAS (nominais e ordinais) QUANTITATIVAS (contínuas ou discretas)
  50. 50. VARIÁVEIS: São quaisquer elementos a serem medidos dentro de uma pesquisa VARIÁVEL INDEPENDENTE: è o fator determinante para que ocorra um determinado resultado. È aquela que é manipulada pelo pesquisador, para ver que influência exerce sobre um possível resultado VARIÁVEL DEPENDENTE: É aquele fator ou propriedade que é efeito, resultado, conseqüência ou resposta de algo que foi estimulado VARIÁVEL MODERADORA: Fator ou propriedade que também é causa, porém situa-se a um nível secundário com relação à v. independente. São chamadas também de “espúrias” – não são objeto do estudo, mas interferem no resultado. Devem ser cuidadosamente controladas!!
  51. 51. Sobre as Variáveis... • Podem ser ainda... • Intervenientes – são variáveis que ampliam, diminuem ou anulam o efeito das variáveis independentes sobre as dependentes. Não podem ser controladas. São consideradas causas da dependente. • Antecedentes – São as causas do problema que originou a pesquisa. • Extrínsecas – Apresentam relacoes falsas
  52. 52. Exemplo: Área rural ou urbana N° de cegonhas N° de crianças
  53. 53. Variável Independente - Influencia ou determina outra variável. - Provoca os efeitos. - Fator de estudo manipulado pelo pesquisador. - Antecede o fenômeno - Determinante Variável Dependente - Consequente - Efeito da variável Independente - Não manipulável pelo pesquisador - Determinada
  54. 54. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS Variáveis Quantitativas: • Implicam em relações de mensuração, medida, contagem. • Exemplos: salário, idade, preço, produção, escolaridade (número de anos na escola). Variáveis Qualitativas: • Expressam atributos, qualidades do indivíduo pesquisado. • Exemplos: estado civil, profissão, escolaridade (fundamental, médio ou superior).
  55. 55. VARIÁVEIS QUALITATIVAS • Ordinal: é possível atribuir alguma ordem aos indivíduos depois de atribuída a característica. Exemplo: Escolaridade. • Nominal: não é possível fazer nenhuma classificação depois das realizações. Exemplo: Profissão.
  56. 56. VARIÁVEIS QUANTITATIVAS • Discreta: valores assumem um conjunto finito de valores possíveis. Exemplo: número de filhos. • Contínua: valores pertencem a um intervalo dos número Reais. Exemplo: Concentração de um nutriente medida numa amostra de sangue.

×