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Aprenda Hipóteses | Testes Estatísticos
Aprendendo Estatística com Python

bookHipóteses

O primeiro passo na realização de um teste t é a formulação da hipótese. Essas hipóteses são as suposições que serão confirmadas ou rejeitadas. São necessárias duas hipóteses: a hipótese nula e a hipótese alternativa.

Para um teste t, a hipótese nula afirma: "As médias de duas amostras são iguais." A hipótese alternativa, por outro lado, afirma: "As médias de duas amostras não são iguais."

A hipótese nula é denotada por H0H_0, e a hipótese alternativa é denotada por HaH_a.

H0:μ0=μ1Ha:μ0μ1H_0:\mu_0 =\mu_1\\ H_a:\mu_0 \neq \mu_1

Se com base no teste t, rejeitar a hipótese nula, a hipótese alternativa é automaticamente aceita.

Outra forma de formular uma hipótese alternativa é a seguinte:

H0:μ0=μ1Ha:μ0>μ1ouH0:μ0=μ1Ha:μ0<μ1\begin{array}{cc} H_0 : \mu_0 = \mu_1\\ H_a : \mu_0 > \mu_1 \end{array} \quad\text{ou}\quad \begin{array}{cc} H_0 : \mu_0 = \mu_1\\ H_a : \mu_0 < \mu_1 \end{array}

A forma posterior é utilizada quando:

  1. Há certeza de que um grupo possui média maior ou menor, mas não o contrário. Isso se aplica ao exemplo das alturas, onde podemos afirmar com confiança que, em média, mulheres não são mais altas que homens;
  2. O interesse está apenas em determinar se algo é melhor. Caso não seja melhor, não importa se é igual ou pior. Isso é semelhante ao lançamento de um novo design de site. Só se deseja implementá-lo se for uma melhoria em relação ao atual. Caso contrário, permanece-se com o design existente até que o novo seja aprimorado.
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 6. Capítulo 2

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Suggested prompts:

Can you explain the difference between a one-tailed and a two-tailed t-test?

How do I decide which form of the alternative hypothesis to use?

Can you give an example of when to use each type of hypothesis?

Awesome!

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O primeiro passo na realização de um teste t é a formulação da hipótese. Essas hipóteses são as suposições que serão confirmadas ou rejeitadas. São necessárias duas hipóteses: a hipótese nula e a hipótese alternativa.

Para um teste t, a hipótese nula afirma: "As médias de duas amostras são iguais." A hipótese alternativa, por outro lado, afirma: "As médias de duas amostras não são iguais."

A hipótese nula é denotada por H0H_0, e a hipótese alternativa é denotada por HaH_a.

H0:μ0=μ1Ha:μ0μ1H_0:\mu_0 =\mu_1\\ H_a:\mu_0 \neq \mu_1

Se com base no teste t, rejeitar a hipótese nula, a hipótese alternativa é automaticamente aceita.

Outra forma de formular uma hipótese alternativa é a seguinte:

H0:μ0=μ1Ha:μ0>μ1ouH0:μ0=μ1Ha:μ0<μ1\begin{array}{cc} H_0 : \mu_0 = \mu_1\\ H_a : \mu_0 > \mu_1 \end{array} \quad\text{ou}\quad \begin{array}{cc} H_0 : \mu_0 = \mu_1\\ H_a : \mu_0 < \mu_1 \end{array}

A forma posterior é utilizada quando:

  1. Há certeza de que um grupo possui média maior ou menor, mas não o contrário. Isso se aplica ao exemplo das alturas, onde podemos afirmar com confiança que, em média, mulheres não são mais altas que homens;
  2. O interesse está apenas em determinar se algo é melhor. Caso não seja melhor, não importa se é igual ou pior. Isso é semelhante ao lançamento de um novo design de site. Só se deseja implementá-lo se for uma melhoria em relação ao atual. Caso contrário, permanece-se com o design existente até que o novo seja aprimorado.
Tudo estava claro?

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