Testes hipoteses introducao

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Introducao aos testes de hipoteses

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Testes hipoteses introducao

  1. 1. Testes de hipóteses. Introdução. PROF. DOUTORA CÉLIA SALES
  2. 2. Conteúdos 2  Inferência Estatística  Lógica dos Testes de Hipóteses Célia Sales - UAL
  3. 3. Estatística Inferencial (In HyperStat Online Contents) 3 A estatística inferencial é usada para conhecer uma população, à qual não temos acesso, a partir de uma amostra. Todas as conclusões têm uma certa margem de erro:  Não podemos afirmar, com 100% de certeza, que certo valor ou efeito que encontramos na amostra existe na população.  Podemos afirmar que existe, com uma certa probabilidade ou grau de confiança (por exemplo, 95%).  Por outras palavras, podemos afirmar que um resultado ou efeito existe na população, com uma certa margem de erro (por exemplo, 5%). Célia Sales - UAL
  4. 4. Métodos da estatística inferencial 4 Dois métodos principais Estimação Testes de hipóteses: - detectar efeitos na população - quantificar esses efeitos Célia Sales - UAL
  5. 5. Testes de hipóteses 5 Quando queremos saber se existem EFEITOS NA POPULAÇÃO usamos TESTES DE HIPÓTESES. Exemplos (adaptados de Field, 2010):  Existe uma relação entre a quantidade de disparates que as pessoas dizem e a quantidade de rebuçados de vodka que comem?  Será que as pessoas comem mais chocolate quando estudam estatística? Célia Sales - UAL
  6. 6. Estatística inferencial 6 Estimação Teste de hipóteses  A amostra é usada para estimar um parâmetro e um  Uma hipótese nula (“o efeito intervalo de confiança não existe na população”) é dessa estimativa avançada  Os dados da amostra são usados para tentar rejeitar a hipótese nula Exemplo: Proporção de eleitores que votam no partido X Célia Sales - UAL
  7. 7. Passos dos testes de hipóteses 7 1º Passo - Criar hipóteses  Hipótese experimental: Há um certo efeito na POPULAÇÃO  Hipótese numa direcção específica – Teste unilateral  Hipótese sem direcção específica – Teste bilateral  Hipótese nula: NÃO há esse efeito na POPULAÇÃO Célia Sales - UAL
  8. 8. Passos dos testes de hipóteses 8 2º Passo - Escolher um nível de significância (alfa)  Probabilidade que o investigador estabelece como limite para decidir se o valor do teste se deve ao acaso α = 0.05  o efeito é real se apenas 5% (ou menos) dos resultados se dever ao acaso α = 0.01  o efeito é real se apenas 1% (ou menos) dos resultados se dever ao acaso Célia Sales - UAL
  9. 9. Passos dos testes de hipóteses 9 3º Passo – Calcular o teste estatístico O teste estatístico oferece-nos uma quantificação do efeito que estamos a estudar Célia Sales - UAL
  10. 10. Passos dos testes de hipóteses 10 4º Passo – Calcular p  Probabilidade do resultado do teste estatístico acontecer na população devido ao acaso, e não devido a um efeito real. Célia Sales - UAL
  11. 11. Passos dos testes de hipóteses 11 5º Passo – Comparar α e p Nível de significância estabelecido Probabilidade do pelo investigador (probabilidade limite resultado do teste para decidir se o valor do teste se estatístico se dever ao deve ao acaso). Ex: α = 0.05 acaso p<α HÁ UM EFEITO NA POPULAÇÃO (com ___% de confiança) p≥α O EFEITO encontrado na amostra PODE DEVER-SE AO ACASO, não podemos afirmar que existe na população Célia Sales - UAL
  12. 12. Exemplo, α = 0.05 12 p < 0.05 p ≥ 0.05  O resultado do teste estatístico não se  O efeito encontrado pode dever-se ao deve ao acaso, em 95% dos casos acaso em 5% ou mais dos casos  HÁ UM EFEITO NA POPULAÇÃO  Não sabemos se o efeito encontrado (com 95% de confiança) com os dados da amostra está  Rejeitamos a hipótese nula presente na população  Assumimos uma margem de erro de  O efeito não é estatisticamente 5%, isto é, existe menos de 0.05 de significativo (p ≥ 0.05) probabilidade de o resultado do teste estatístico ser devido ao acaso e não a um efeito real na população  Existe menos de 0.05 de probabilidade de rejeitarmos a hipótese nula quando ela é verdadeira  O efeito é estatisticamente significativo (p < 0.05) Célia Sales - UAL
  13. 13. Qual o teste estatístico a usar? 13  Vai depender de vários factores:  tipo de efeito que se pretende testar  Nº de variáveis envolvidas  nível de medição das variáveis  Independência das observações  Outras características dos dados (tipo de distribuição de frequências, igualdade de variâncias, etc.)  Quando abordarmos os vários testes estatísticos, veremos a sua fórmula e as condições de aplicação. Célia Sales - UAL
  14. 14. Como calcular p? 14  O efeito que se pretende estudar é calculado através do teste estatístico, com base nos valores da amostra  Depois é necessário determinar a probabilidade deste resultado do teste estatístico (efeito encontrado com base na amostra) se dever ao acaso e não a um efeito real existente na população  Esta probabilidade é p Célia Sales - UAL
  15. 15. Leitura de apoio 15  Field (2010), cap. 2 Célia Sales - UAL 2008/2009

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