Hipóteses

Hipótese
Uma hipóteses estatística é uma afirmação ou conjetura sobre o parâmetro, ou parâmetros, da distribuição de probabilidades de uma característica, X, da população ou de uma v.a.
Uma hipótese nula geralmente afirma que não existe relação entre dois fenômenos medidos. Por exemplo, em física: "o aumento da diferença de potencial não afeta a corrente em um condutor". Em pesquisa farmacológica: "um tratamento médico em potencial não tem nenhum efeito". Em pesquisa de mercado: "um aumento de 5% no preço de um determinado produto não afetará adversamente as vendas dele". erro de tipo I consiste em rejeitar a hipótese nula quando a mesma é verdadeira.1

Por outras palavras, comete-se um erro de tipo I quando se chega a um resultado que tem significância estatística quando na verdade ele aconteceu por acaso. Este erro é por isso também chamado de Falso Positivo. Porém o termo Falso positivo pode ter com diferentes significados quer se trate de Medicina ou Informática sem estar forçosamente relacionado com um estudo estatístico anteriormente feito ou em curso.

A probabilidade de cometer um erro de tipo I num teste de hipóteses é denominada significância do teste e representa-se pela letra grega α. Conhecendo-se a distribuição estatística da variável aleatória usada no teste, é possível determinar à partida a probabilidade deste erro, o que se reflete nos limites a partir dos quais se decide rejeitar a hipótese nula.

Erro do tipo II é o erro que ocorre quando a análise estatística dos dados não consegue rejeitar uma hipótese, no caso desta hipótese ser falsa.

No método estatístico denominado teste de hipóteses, é formulada uma hipótese a ser testada, chamada de H0 (hipótese nula), e os testes são feitos para rejeitar ou não rejeitar esta hipótese. Quatro situações são possíveis

Nível de Significância é denotado por alfa e indica a probabilidade de cometer um erro tipo-I. Na maioria dos softwares, a significância estatística é expressa pelo nível