Curso Estatística Testes Hipóteses ANOVA

Curso de Ciência de Dados e Analytics
Estatística Computacional
Aula 3 – Testes de Hipóteses e ANOVA
Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues
rodrigo.linsrodrigues@ufrpe.br

Conteúdo programático
 Introdução sobre testes de hipóteses;
 Formulação de hipóteses;
 Etapas para a construção de hipóteses;
 Testes de normalidade;
 Teste t de Student para uma amostra;
 Teste para duas amostras aleatórias independentes;
 Teste para duas amostras aleatórias pareadas;
 Análise de Variância (ANOVA);
 Aplicações computacionais.

O que você aprenderá ?
Entender o que é um teste de hipótese e seus objetivos;
Entender os diferentes tipos de testes de hipóteses que
existem;
Compreender as suposições inerentes a cada teste;
Classificar um teste de hipótese como paramétrico e não-
paramétrico;
Calcular teste de hipóteses de forma manual e
computacional. Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

Introdução a
Testes de HipótesesProf. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

Hipótese
O que você acha que seja
uma Hipótese?

Hipótese
• É uma afirmação “especulatória” sobre as
características de uma população.
• Exemplo:
...Sedentarismo é um dos fatores que mais
influenciam na diabetes...

Testes de Hipóteses
O que você acha que seja
um Teste de Hipótese?

• É um procedimento estatístico para
verificar a veracidade ou falsidade de uma
determinada afirmação;
• E realizado com base em uma característica
da população.

• Trata-se de uma técnica para se fazer a inferência
estatística sobre uma população a partir de uma
amostra;
• Toda hipótese tem como objetivo testar parâmetros
populacionais;
• É baseado em uma amostra representativa da
população;

• São aplicados em situações em que se conhece a
distribuição dos dados;
• É necessário pressuposto de normalidade;
• São testes mais robustos do que os testes não-
paramétricos;
• Servem para testar parâmetros populacionais, tais como:
média, variância e proporção; Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

Teste de Hipóteses
• Um teste de hipótese se divide em:
 A hipótese nula (𝑯 𝟎): simboliza a situação atual – a que
todos assumem como sendo verdadeira até que se prove o
contrário.
A hipótese alternativa (𝑯 𝟏): representa a situação
alternativa.

Teste de Hipóteses
• Antes de realizar qualquer teste de hipóteses é
importante ficar atendo a alguns pontos:
 É necessário fazer um bom processo de amostragem da
variável;
É necessário verificar se já existem informações prévias
sobre aquela variável;

Formulando um teste
de hipóteses

Formulação do teste
• A formulação de uma hipótese deve ser baseada no
problema de pesquisa;
• Existem três formas de formular hipótese:
Unilateral a esquerda;
Unilateral a direita;
Bilateral;

Unilateral à esquerda:
A região crítica está na cauda esquerda da distribuição e corresponde ao
nível de significância;
Ho:  = 50
H1::  < 50

Unilateral à direita:
A região crítica está na cauda direita da distribuição e corresponde
ao nível de significância.
Ho:  = 50
H1::  > 50

Hipótese Bilateral
É representada por duas caudas de tamanhos iguais,
nas extremidades esquerda e direita da curva.
Ho: :  = 50
H1::   50

• Se o valor da estatística do teste cair na região crítica, rejeita-se
Ho.
• Ao contrário, quando aceitamos, dizemos que não houve
evidência amostral significativa no sentido de permitir a rejeição
de Ho.

Teste Paramétrico

• Os testes de hipóteses se dividem em dois tipos:
Teste Paramétrico
Teste de Hipótese
Paramétricos Não-paramétricos

• Os testes paramétricos envolvem parâmetros populacionais;
• Nos testes não-paramétricos, as hipóteses são formuladas sobre
características qualitativas da população;
• São valores fixos geralmente desconhecidos e representados por
letras gregas:
 (𝜇) média populacional;
 (𝜎) desvio-padrão populacional;
 (𝜎2
) variância populacional;
 (𝑝) proporção populacional...
Teste Paramétrico

• Os métodos paramétricos são então aplicados para dados
quantitativos e exigem suposições fortes sobre sua validação:
i. As observações devem ser independentes;
ii. A amostra deve ser retirada de população com distribuição normal;
iii. Para testes de comparação de médias emparelhadas as populações devem
ter variâncias iguais;
iv. As variáveis devem ser medidas em escalas intervalar.
Teste Paramétrico

• Teste de normalidade:
Pressuposto que os dados seguem distribuição normal ou gaussiana;
É possível ter indícios gráficos, sobre a distribuição dos dados, no entanto,
somente os testes de aderência podem comprovar se os dados seguem
normalidade;
Os dois principais testes de normalidade são:
Kolmogorov-Smirnov
Shapiro-Wilk
Pressuposto de normalidade

• É muito importante saber verificar a
normalidade de uma variável;
• Grande parte das análises estatísticas inferenciais
tem pressuposto de normalidade;
• Inicialmente é importante plotar o gráfico de
histograma e posteriormente aplicar um teste.
Pressuposto de normalidade

• Gerando números aleatórios com distribuição
normal:
Verificando normalidade

• Resultado:
Obs: Se o p-valor for maior do que 0,05, então a variável tem distribuição normal.
Verificando normalidade

Etapas para a construção de hipóteses
(sem software estatístico)
• Passo 1: Definir a hipótese nula H0 a ser testada e a hipótese alternativa H1;
• Passo 2: Definir o nível de significância;
• Passo 3: Escolher uma estatística de teste adequada;
• Passo 4: Fixar a região crítica do teste (o valor crítico é determinado em função do
nível de significância);
• Passo 5: Retirar uma amostra e calcular o valor observado da estatística do teste;
• Passo 6: Se o valor da estatística pertencer à região crítica, rejeitar H0; caso
contrário, não rejeitar H0; Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

• Passo 1: Definir a hipótese nula H0 a ser testada e a hipótese alternativa H1.
• Passo 2: Definir o nível de significância.
• Passo 3: Escolher uma estatística de teste adequada.
• Passo 4: Retirar uma amostra e calcular o valor observado da estatística do teste.
• Passo 5: Determinar o p-value que corresponde à probabilidade associada ao valor
observado da amostra, calculado no passo 4.
• Passo 6: Se o valor o p-value for menor do que o nível de significância α estabelecido no
passo 2, rejeitar H0; caso contrário, não rejeitar H0.
Etapas para a construção de hipóteses
(com software estatístico – p-valor)

Construindo testes
de hipóteses

Construindo Testes de hipóteses
• Iremos conhecer três tipos de testes paramétricos:
Teste t de Student para uma amostra;
Teste t de Student para duas amostras aleatórias
independentes;
Teste t de Student para amostras pareadas.

• Teste t de Student para uma amostra
É aplicado quando não se conhece a variância populacional;
Testa se a média populacional assume ou não um
determinado valor;
Trata-se de testar se um valor é verdadeiro em relação ao
valor do parâmetro populacional.

• Uma empresa está lançando um novo caminhão.
• Deseja-se testar a hipótese de que o tempo médio de
pintura do novo caminhão é igual ao caminhão antigo,
que é de 690 min.
• Para isto coletou-se uma amostra de 12 elementos do
novo caminhão e mediu-se o tempo médio de pintura.
Teste t de Student para uma amostra
(Exemplo prático - 1) Caminhão Y Tempo de pintura
1 920
2 710
3 680
4 1000
5 1010
6 850
7 880
8 990
9 1030
10 995
11 775
12 670
Média 875,833
Desvio 136,662

• Primeiramente, verifica-se se há normalidade dos dados por meio do teste de kolmogorov-
Sminrnov ou de Shapiro-Wilk.
• Como o nível de significância observado para os dois testes é superior a 5%, conclui-se que
há normalidade dos dados. Pode-se aplicar o teste t para uma única amostra.
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
TempoPitura .215 12 .132 .875 12 .075
(Exemplo prático - 1)

1. A hipótese nula H0 afirma que o tempo médio de pintura do novo caminhão é
690 (μ = 690) e a hipótese alternativa H0 afirma que μ ≠ 690;
2. O nível de significância do teste é α = 1%;
3. Escolhe-se o teste t com 11 graus de liberdade (tamanho da amostra - 1);
4. A figura abaixo representa a região crítica do teste (ver tabela)
Obs: ver tabela

5. Calcular o valor real da variável T:
6. Conclusão: como o valor da estatística pertence à região crítica, isto é, Tcalculado >
3,106, o teste rejeita a hipótese nula, concluindo que o tempo médio de pintura dos
caminhões do tipo Y é diferente de 690 (μ ≠ 690)

• É aplicado para testar se as médias de duas amostras aleatórias, extraídas da
mesma população são ou não significativamente diferentes;
• As duas amostras tem distribuição normal com variâncias desconhecidas,
porém, iguais;
• É pressuposto que a variabilidade das variáveis são iguais;
Teste t de Student para duas amostras aleatórias
independentes

• Pretende-se verificar se o tempo médio de fabricação de dois produtos plásticos (x e y) é
semelhante. Para cada produto, coletou-se o tempo médio de uma amostra de tamanho n = 10;
Produto Tempo médio
X 16 22 27 20 18 24 19 20 21 25
Y 30 25 25 28 27 33 24 22 24 29
independentes (Exemplo prático - 2)

1. A hipótese nula H0 afirma que as médias populacionais são iguais, isto é, H0: μx = μy. Já a hipótese
alternativa afirma que as médias populacionais são diferentes, H1: μx ≠ μy ;
3. A variável teste escolhida é T;
4. De acordo com o teste de Levene, pode-se concluir que as variâncias são homogêneas. Logo, o
número de graus de liberdade é G.L=10+10-2 = 18. A região crítica do teste é:

5. Como as variâncias são homogêneas, o valor real da variável T é calculado a partir da
equação:
6. Conclusão: como o valor da estatística pertence à região crítica, isto é, Tcalculado < -1,734,
rejeita-se H0, concluindo que as médias populacionais são diferentes.

• É aplicado para verificar se as médias de duas amostras relacionadas, extraídas da mesma
população, são ou não significativamente diferentes;
• Além da normalidade dos dados de cada amostra, o teste exige que as variâncias de cada
amostra sejam iguais entre si (homocedasticidade);
• Como exemplo temos... Imagine que queremos testar a aplicação de uma interface em
dois momentos para o mesmo grupo de usuários e queremos saber se teve diferença
significativa no tempo de uso para a realização de uma atividade.
relacionadas (pareadas)

• Um grupo de funcionários foi submetido a um treinamento, e o objetivo é
verificar o desempenho deles antes e depois do curso. Para tanto, foram
atribuídas notas para cada funcionário de 1 a 10, antes e depois do
treinamento. Utilizou-se uma significância de α = 5%;
Momento Notas atribuídas
Antes 5,5 6,1 6,7 6,2 7,0 7,2 5,8 6,8 6,7 7,4 5,0
Depois 6,0 7,2 6,8 8,2 9,0 5,8 6,5 7,2 8,7 5,0 9,2
relacionadas (pareadas) (Exemplo prático - 3)

• Primeiramente foi necessário verificar se as hipóteses de normalidade de cada grupo
e de homogeneidade das variâncias são satisfeitas;
• Verificando a homogeneidade das variâncias;
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Antes
Depois
.201
.147
11
11
.200
.200
.956
.952
11
11
.723
.675
Levene
Statistic
df1 df2 Sig.
3.948 1 20 .061

1. A hipótese nula H0 afirma que as médias populacionais são iguais, isto é, H0: μx = μy. Já a
hipótese alternativa afirma que as médias populacionais são diferentes, H1: μx ≠ μy ;
4. Fixar a região crítica com o auxílio da tabela T;

5. Calcular o valor real da variável T;
6. Conclusão: como o valor da estatística não pertence à região crítica, -2,228 <= T
<=2,228, não se rejeita H0, concluindo que não houve melhora no desempenho dos
funcionários após o treinamento.

Em quais situações são aplicados os testes
paramétricos?
O que você entende por pressuposto de
normalidade ?
Quais os principais testes de comparação de
médias ?
Agora é com vocês!

Praticando Teste
de Hipóteses

Teste de Hipóteses em R
Passo 1: Definir a hipótese nula H0 a ser testada e a hipótese alternativa H1;
Passo 2: Definir o nível de significância;
Passo 3: Escolher uma estatística de teste adequada;
Passo 4: Fixar a região crítica do teste (o valor crítico é determinado em função do
nível de significância);
Passo 5: Retirar uma amostra e calcular o valor observado da estatística do teste;
Passo 6: Se o valor da estatística pertencer à região crítica, rejeitar H0; caso contrário,
aceitar H1;

• Scripts em R:

• Uma empresa está lançando um novo caminhão.
• Deseja-se testar a hipótese de que o tempo médio
de pintura do novo caminhão é igual ao caminhão
antigo, que é de 690 min.
• Para isto coletou-se uma amostra de 12
elementos do novo caminhão e realizo um teste
de hipótese para um valor de referência.
(Exemplo prático - 1) Caminhão Y Tempo de pintura
1 920
2 710
3 680
4 1000
5 1010
6 850
7 880
8 990
9 1030
10 995
11 775
12 670

• Solução:
Formulando a hipótese para o Teste t de Student para uma
amostra:
H0: μ = 690
H1: μ ≠ 690

• Solução:
Obs: Já temos uma ideia de que a hipótese nula vai ser
rejeitada, mas precisamos aplicar o teste.

• Solução:
Obs: visualmente a variável
não parecer ter distribuição
normal. É necessário aplicar
um teste de aderência
(normalidade).

• Solução:

• Solução:
Obs: como o p-valor é menor do que 0,05,
então rejeita-se a hipótese 𝐻0Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

• Pretende-se verificar se o tempo médio de fabricação de dois produtos plásticos
(x e y) é semelhante com uma significância de 10%. Para cada produto, coletou-
se o tempo médio de uma amostra de tamanho n = 10;
independentes (Exemplo prático - 2)
Produto Tempo médio
X 16 22 27 20 18 24 19 20 21 25
Y 30 25 25 28 27 33 24 22 24 29

• Solução:
1. A hipótese nula H0 afirma que as médias populacionais são
iguais, isto é, H0: μx = μy. Já a hipótese alternativa afirma que
as médias populacionais são diferentes, H1: μx ≠ μy ;
4. Para este exemplo vamos supor que as variâncias são
homogêneas:

• Solução:
Formulando a hipótese para o teste t de Student para duas
amostras aleatórias independentes:
H0: μx = μy
H1: μx ≠ μy

• Um grupo de funcionários foi submetido a um treinamento, e o objetivo é
verificar o desempenho deles antes e depois do curso. Para tanto, foram
atribuídas notas para cada funcionário de 1 a 10, antes e depois do
treinamento. Utilizou-se uma significância de α = 5%;
Momento Notas atribuídas
Antes 5,5 6,1 6,7 6,2 7,0 7,2 5,8 6,8 6,7 7,4 5,0
Depois 6,0 7,2 6,8 8,2 9,0 5,8 6,5 7,2 8,7 5,0 9,2
relacionadas (pareadas) (Exemplo prático - 3)

• Solução:
Obs: como o p-valor é maior do que 0,05,
então aceita-se a hipótese 𝐻0Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

Análise de Variância
ANOVA

Análise de Variância ANOVA
• Todos os testes de hipóteses que vimos
até agora trataram de no máximo duas
variáveis;
• A análise de variância, ou ANOVA, é
utilizada para comparar médias de três ou
mais variáveis;

• É muito utilizada para identificar diferenças
entre grupos;
• É empregada em situações que buscam
identificar a eficácia de determinados
tratamentos;
• É baseada no teste F.

• Compara o quanto os grupos diferem entre
si em relação à quantidade de variabilidade
dentro de cada grupo;
• Neste caso a hipótese formulada:
Ho: 1 = 2…  𝑛
H1:: pelo menos duas médias diferentes

• De forma genérica os dados para uma análise de
ANOVA são:
Amostras ou Grupos
1 2 ... k
𝑦11 𝑦12 ... 𝑦1𝑘
𝑦21 𝑦22 ... 𝑦2𝑘
... ... ... ...
𝑦 𝑛1 𝑦 𝑛2 ... 𝑦 𝑛𝑘

• Etapas para análise de variância (ANOVA)
1. Verifique as condições de análise de variância utilizando os dados coletados de
cada uma das k populações;
2. Estabeleça as hipóteses:
3. Colete dados de k amostras aleatórias, uma de cada população.
4. Realize o teste-F para os dados do passo 3 e encontre o p-valor.
5. Se o p-valor for inferior a 0,05 conclui-se que pelo menos duas das médias
populacionais são diferentes (H1).
Ho: 1 = 2…  𝑛

• Exemplo:
Uma amostra de 32 produtos foi coletada para analisar a qualidade
do mel de três fornecedores;
Uma das medidas de qualidade do mel é a porcentagem de
sacarose que normalmente varia de 0,25 a 6,5%;
A tabela a seguir apresenta a porcentagem de sacarose para a
amostra coletada de cada um dos três fornecedores;
É necessário verificar se há diferenças significativas entre os três
fornecedores. Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

• Exemplo:
Fornecedor I Fornecedor II Fornecedor III
0,33 1,54 1,47
0,79 1,11 1,69
1,24 0,97 1,55
1,75 2,57 2,04
0,94 2,94 2,67
2,42 3,44 3,07
1,97 3,02 3,33
0,87 3,55 4,01
0,33 2,04 1,52
0,79 1,67 2,03
1,24
3,12 Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues

• Passo 1: Primeiramente verifica-se os pressupostos de normalidade
para cada grupo;
• Passo 2: Formulando a hipótese:
Ho: 1 = 2…  𝑛

• Passo 3: Fixar o nível de significância em 5%;
• Passo 4: Realizar o calculo da estatística 𝐹𝑐𝑎𝑙;
𝐹𝑐𝑎𝑙 = 4,676
• Passo 5: Verificar o valor na tabela F:
𝐹𝑡 = 𝐹2,29(5%) = 3,33
• Passo 6: Como o valor calculado é maior do que o valor tabelado
(𝐹𝑐𝑎𝑙 > 𝐹𝑡), a hipótese nula é rejeitada.

Agora é com vocês!
• Qual o objetivo em utilizar ANOVA ?
• Qual a diferença entre ANOVA e teste T;
• Como é formulada a hipótese para um
teste de ANOVA?

Praticando ANOVA em R

• Exemplo:
Quero comparar técnicas de extração de atributos
para a classificação de imagens de peixes;
Desejo verificar se existe diferença significativa entre
as três técnicas, de acordo com os valores de
desempenho de cada uma delas;

• Solução:
1. Verifica as condições de análise de variância;
2. Estabelece as hipóteses:
3. Colete dados de k amostras aleatórias, uma de cada
população.
4. Realize o teste-F para os dados do passo 3 e encontre o p-
valor.
5. Se o p-valor for inferior a 0,05 conclui-se que pelo menos duas
das médias populacionais são diferentes (H1).
Ho: 1 = 2…  𝑛

• Solução:

Dúvidas
o Contatos:
Email: rodrigo.linsrodrigues@ufrpe.br
Facebook: /rodrigomuribec

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