Teorias

Capítulo 7 - TESTES DE HIPÓTESES

1. Introdução
São procedimentos estatísticos que permitem testar afirmações a respeito de parâmetros populacionais por meio de resultados amostrais. 2. Alguns Conceitos
2.1.

Parâmetros: são quantidades da população, em geral

desconhecidas e sobre as quais temos interesse. São usualmente representados por letras gregas, tais como: µ, , λ, θ, entre outras.
2.2.

Estimador e Estimativa: denominaremos estimador,

qualquer função da amostra construída com a finalidade de representar (estimar) um parâmetro de interesse da população. Em geral, denotamos os estimadores com acento circunflexo
ˆ
(estimador de µ é µ ). Os valores numéricos assumidos pelos

estimadores são denominados estimativas.
2.3.

Hipótese Estatística: é uma suposição quanto ao valor

de um parâmetro que será verificada a partir de um teste paramétrico. - Hipótese de Nulidade (H0): é a afirmação a ser testada; refere-se sempre à igualdade.
Obs: A conclusão do teste é feita em relação à rejeição ou não de
H0.

- Hipótese Alternativa (Ha ou H1): é a hipótese que contraria H0.
É formulada com base no conhecimento prévio do problema ou informações da pesquisa. Pode ser unilateral ou bilateral.
2.4.

Região Crítica: é a faixa de valores que nos leva à

rejeição de H0.
2.5.

Erros Associados às Hipóteses

Qualquer decisão tomada em um teste de hipóteses implica na possibilidade de se cometer 2 tipos de erros. São eles:
- Erro Tipo I: ocorre quando rejeitamos H0 quando ela é verdadeira. A probabilidade de se cometer este tipo de erro é dada por α. α = P[Rejeitar H0| H0 verdadeira] α é também chamado de nível de significância e é definido pelo pesquisador. - Erro Tipo II: ocorre quando não rejeitamos H0 quando ela é falsa. A probabilidade de se cometer este tipo de erro é dada por
β.
β = P[Não Rejeitar H0| H0 falsa].

* Poder do Teste: é a probabilidade de rejeitar H0 corretamente, isto é, quando H0 é falsa. Assim,