Análise Estatística de Dados

Teste de Hipóteses na Estatística: Guia Resumo, Simples e Aplicado

Os testes de hipóteses são uma das ferramentas mais importantes da estatística inferencial. Eles permitem tomar decisões baseadas em dados, reduzindo a incerteza e aumentando a validade científica das conclusões. Se está a desenvolver uma tese, dissertação ou projeto empresarial, compreender corretamente os testes de hipóteses é essencial.

O que é um Teste de Hipóteses?

Um teste de hipóteses é um procedimento estatístico utilizado para avaliar uma afirmação sobre uma população com base numa amostra. O objetivo é verificar se existe evidência suficiente para rejeitar uma hipótese inicial.

Hipótese Nula (H0) e Hipótese Alternativa (H1)

A hipótese nula (H0) representa a situação de referência ou ausência de efeito. A hipótese alternativa (H1) representa a existência de diferença, efeito ou relação.

Exemplo prático:

H0: A média de satisfação dos clientes não mudou.

H1: A média de satisfação dos clientes mudou.

Nível de Significância (α)

O nível de significância (geralmente 0,05) representa a probabilidade de cometer um erro ao rejeitar a hipótese nula quando esta é verdadeira.

O que é o p-valor?

O p-valor indica a probabilidade de obter resultados iguais ou mais extremos do que os observados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. Se o p-valor for inferior ao nível de significância, rejeita-se H0.

Erro Tipo I e Erro Tipo II

Erro Tipo I: Rejeitar H0 quando ela é verdadeira.

Erro Tipo II: Não rejeitar H0 quando ela é falsa.