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TESTES DE HIPÓTESES

Um dos principais assuntos da Estatística moderna é a inferência estatística. A inferência estatística é dividida em dois grandes tópicos: a estimação de parâmetros e os testes de hipóteses. No desenvolvimento dos métodos da estatística moderna, as primeiras técnicas de inferência que apareceram foram as que faziam diversas hipóteses sobre a natureza da população da qual se extraíram os dados.
Para se chegar a conclusão que uma determinada hipótese deverá ser aceita ou rejeitada, baseado em um particular conjunto de dados, é necessário dispor de um processo objetivo que permita decidir sobre a veracidade ou falsidade de tal hipótese.
Uma hipótese estatística é uma suposição ou afirmação que pode ou não ser verdadeira, relativa a uma ou mais populações. A veracidade ou falsidade de uma hipótese estatística nunca é conhecida com certeza, a menos que, se examine toda a população, o que é impraticável na maior parte das situações.
Desta forma, toma-se uma amostra aleatória da população de interesse e com base nesta amostra é estabelecido se a hipótese é provavelmente verdadeira ou provavelmente falsa. A decisão de que a hipótese é provavelmente verdadeira ou falsa é tomada com base em distribuições de probabilidade denominadas de “distribuições amostrais”.
A objetividade deste processo deve ser baseada na informação proporcionada pelos dados, e como estes dados, em geral, envolvem apenas parte da população que se pretende atingir, no risco que se está disposto a correr de que a decisão tomada não esteja correta.
A metodologia para a decisão sobre a veracidade ou falsidade de uma determinada hipótese envolve algumas etapas:

ETAPAS DO TESTE DE HIPÓTESES
Resumo das etapas aplicadas a qualquer teste de hipóteses:
I. Determinar as hipóteses nula e alternativa apropriadas.
II. Selecionar a estatística de teste que será utilizada.
III. Especificar o nível de significância  para o teste.
IV. Usar o nível de significância para