Engenharia econômica

INTRODUÇÃO

Em estatística, um Teste de Hipóteses é um método para verificar se os dados são compatíveis com alguma hipótese, podendo muitas vezes sugerir a não-validade de uma hipótese. O teste de hipóteses é um procedimento estatístico baseado na análise de uma amostra, através da teoria de probabilidades, usado para avaliar determinados parâmetros que são desconhecidos numa população.

A expressão teste de significância foi criada por Ronald Fisher: "Critical tests of this kind may be called tests of significance, and when such tests are available we may discover whether a second sample is or is not significantly different from the first."

Um Teste de Hipóteses pode ser paramétrico ou não-paramétrico. Testes paramétricos são baseados em parâmetros da amostra, por exemplo, média e desvio padrão. O uso tanto dos testes paramétricos como dos não-paramétricos está condicionado à dimensão da amostra e à respectiva distribuição da variável em estudo.

Os testes de hipóteses são sempre constituídos por duas hipóteses, a hipótese nula H0 e a hipótese alternativa H1.

• Hipótese Nula (Ho): é a hipótese que traduz a ausência do efeito que se quer verificar.

• Hipóteses Alternativas (H1): é a hipótese que o investigador quer verificar.

• Nível de Significância: a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é efetivamente verdadeira (ERRO)

Finalidade: avaliar afirmações sobre os valores de parâmetros.

O valor p, p-valor ou nível descritivo, é uma estatística muito utilizada para sintetizar o resultado de um teste de hipóteses. Formalmente, o valor-p é definido como a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema quanto àquela observada em uma amostra, assumindo verdadeira a hipótese nula.

CONCEITOS

Um problema de pesquisa tem como elemento básico uma ou mais hipóteses de pesquisa, as proposições que a pesquisa científica tem por objetivo