Estatistica Tipos de Erro I e II - Senac

Estatísticas, Tipos de erro I, II

Trabalho de entrega parcial,
Apresentado ao Centro Universitário SENAC-
Campos Santo Amaro, como exigência de pontuação para
Estatísticas da graduação de Tecnologia em Logística

São Paulo
2013

Desenvolvimento
Erro tipo I ou erro a - Consiste em rejeitar a hipótese de nulidade quando ela é verdadeira. Erro tipo II ou erro b - Consiste em aceitar a hipótese de nulidade quando ela é falsa.
Exemplo de uma amostra de população
Conforme exemplo retirado do site senad.gov.br, quando se colhe uma amostra da população, não se sabe com certeza se alguma estatística (como a média) dessa amostra corresponde realmente à população, considerando que a amostra cobre somente uma fração do todo, não se espera, em geral, que a estatística da amostra corresponda exatamente à da população. Os testes de hipóteses são usados para verificar se as diferenças entre os valores da amostra e os valores da população são devidos ao acaso.
Primeiramente, elabora-se uma hipótese sobre a população da qual a amostra foi retirada. Esta é chamada de hipótese nula, H0, porque propõe que não exista diferença entre a amostra e a população, no aspecto que está sendo considerado. Em contrapartida, a hipótese alternativa, H1 ou Ha, é formulada para testar a hipótese contrária à hipótese nula e pode ser tanto para mais quanto para menos. H0 : (hipótese nula); H1 : (hipótese alternativa) Os testes podem rejeitar ou aceitar a hipótese nula, há dois possíveis tipos de erros quando realizamos um teste estatístico para aceitar ou rejeitar H0 :
Em um teste de hipóteses é obviamente desejável que se reduza ao mínimo as probabilidades α e β dos dois tipos de erros. Porém, a diminuição de se ter um erro implica no aumento de ter um outro erro. Em geral, escolhe-se pela diminuição do erro tipo I. A redução simultânea dos erros poderá ser alcançada pelo aumento do tamanho da amostra. Para um teste de