teste de hipostese

Testes de Hipóteses

Introdução
Apresentaremos, neste capítulo, os testes de hipóteses mais utilizados do ponto de vista paramétrico e não-paramétrico. Os testes paramétricos exigem que seja verificada a pressuposição de que os dados coletados sejam normalmente distribuídos enquanto que os testes não-paramétricos não fazem essa exigência e por isso são considerados menos consistentes, sendo, porém, uma alternativa a ser usada caso os pressupostos de normalidade não sejam observadas ou, ainda, quando o tamanho da amostra não é suficientemente grande.
No caso paramétrico, como o nome já diz, o objetivo é testar hipóteses acerca de parâmetros, com base em dados amostrais. No caso não-paramétrico, as hipóteses não são formuladas em termos de parâmetros, já que não há preocupação com a distribuição que os dados seguem. Para cada tipo de plano experimental existem testes específicos a serem utilizados. Nos preocuparemos aqui com os seguintes planos: a) comparação de duas amostras independentes; b) comparação de duas amostras relacionadas; c) comparação de três ou mais amostras independentes; d) teste de aderência.

Comparação de duas amostras independentes
Neste caso estamos interessados em comparar duas populações, representadas cada uma por suas respectivas amostras. Não necessariamente as duas amostras têm o mesmo tamanho. Os principais testes são: Teste t de Student para médias; Teste Z para proporções; Teste Mann-Whitney (não-paramétrico)

Teste t de Student para comparação de médias
A média de uma população é uma de suas características mais importantes. É muito comum desejarmos tomar decisões a seu respeito, por exemplo,

Métodos Quantitativos Estatísticos

quando são comparadas duas amostras ou dois tratamentos. Considere as seguintes hipóteses:
H0 : µ1 = µ2 vs H1 : µ1 < µ2 ou H0 : µ1 = µ2 vs H1 : µ1 > µ2 ou ainda
H0 : µ1 = µ2 vs H1 : µ1 ≠ µ2
As duas primeiras situações definem os chamados testes unilaterais, por que a