Engenharia

ESTATÍSTICA INDUTIVA
1. Hipótese estatística 2. Formulação de hipóteses 3. Tipos de erros 4. Nível de significância 5. Estatística de teste 1. HIPÓTESE ESTATÍSTICA

Teste de Hipóteses

MÓDULO 3

6. Região crítica 7. Regra de decisão 8. Teste de hipóteses 9. Teste Qui-quadrado 10. Procedimento básico para o teste χ2

Na prática, o maior problema enfrentado por engenheiros e cientistas não é estimar os parâmetros populacionais como a média e o desvio padrão, por exemplo, mas descrever um método que gere conclusões confiáveis a partir de um conjunto de dados. Veja os exemplos as seguir: Um engenheiro pode ter que conferir se há diferença de massa entre dois lotes de cimento da mesma marca, baseado em dados amostrais. Um cientista pode ter que investigar se a ingestão de refrigerante aumenta o risco de infarto, com base em evidências experimentais. Um estudante de ciências sociais, ao avaliar os resultados do censo, pode desejar saber se há alguma relação entre o poder aquisitivo e a estatura de uma comunidade. Cada um desses casos envolve uma conjectura a respeito daquilo que se deseja saber, ou seja, uma hipótese. A inferência estatística engloba os procedimentos de tomada de decisão, com base em dados experimentais, sobre a aceitação ou a rejeição da hipótese postulada. A hipótese estatística é uma afirmação ou conjectura sobre uma ou mais populações (Walpole et al., 2009). É impossível afirmar, com 100% de certeza que uma determinada hipótese estatística é verdadeira ou falsa, a menos que se faça uma investigação em toda população. Todavia, trabalhar com todos os dados de uma população é muito oneroso e exaustivo, por isso é comum retirar uma amostra aleatória e a partir dela fazer análises que forneçam evidências amostrais suficientes para aceitar ou refutar a hipótese sobre a população como um todo.

2. FORMULAÇÃO DE HIPÓTESES Hipótese Nula (H0): hipótese existente ou a ser testada. Hipótese Alternativa (H1): hipótese que contraria a hipótese nula,