Métodos não paramétricos

UNIDADE 1 – Introdução
INTRODUÇÃO
Em Inferência Estatística foram vistas várias técnicas que auxiliam, com base em informações de uma amostra, tirarmos conclusões sobre a população.
A técnica de Inferência Estatística mais utilizada em Métodos Não Paramétricos é a de Teste de Hipóteses, usada para, através de informações de uma amostra, respondermos a questões sobre alguma característica da população.
Os principais passos de Testes de Hipóteses são:
1. Define-se as hipóteses em termos de alguma característica da população, de modo que se espera que, quando os dados da amostra estiverem fortemente em desacordo com a hipótese nula, ela seria rejeitada.
2. Define-se a estatística de teste. Uma boa estatística de teste é um indicador sensível de que os dados “concordam” ou não com a hipótese nula.
3. Define-se o nível de significância.
4. Define-se exatamente a regra de decisão, em termos de possíveis valores da estatística de teste que levam à rejeição de H0, de acordo com o nível de significância escolhido.
5. Com base no valor da estatística de teste observado na amostra toma-se a decisão de se rejeitar H0 ou não.
Estes três últimos passos podem ser substituídos pelos seguintes:
3*.
Define-se a forma da regra de decisão, de acordo com as hipóteses definidas e a estatística de teste escolhida.
4*.
Calcula-se o p-valor, que é a probabilidade, supondo H0 verdadeira, de se observar um valor para a estatística de teste igual ou mais extremo (no “sentido” de H1) do que o valor observado naquela determinada amostra.
5*.
Como o p-valor é o menor valor do nível de significância que levaria à rejeição de
H0 para a amostra observada, então rejeita-se H0 para valores de p-valor menores do que o nível de significância escolhido.
Em Inferência Estatística foram vistos Testes de Hipóteses em termos paramétricos, isto é, métodos cuja validade depende de se conhecer a função de distribuição da população, exceto por algum(ns) parâmetro(s)