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TESTES DE HIPÓTESES

Trata-se de uma técnica para se fazer inferência estatística, ou seja, com base em um teste de hipóteses, realizado com os dados amostrais, pode-se inferir sobre a população, procurando-se cercar o parâmetro populacional desconhecido. Para isso, formula-se uma hipótese quanto ao valor do parâmetro populacional e, pelos elementos amostrais, faz-se um teste que indicará a aceitação ou rejeição da hipótese formulada.
A hipótese estatística é uma suposição quanto ao valor de um parâmetro populacional, ou quanto à natureza da distribuição de probabilidade de uma variável populacional.
Os processos que habilitam a decidir se se aceitam ou rejeitam as hipóteses, ou a determinar se a amostra observada difere de modo significativo dos resultados esperados, são denominados testes de hipóteses ou de significância, ou ainda regras de decisão.
As hipóteses a serem testadas são indicadas por H0 e H1. Designa-se por H0, chamada hipótese nula, a hipótese estatística a ser testada e por H1 a hipótese alternativa. A hipótese nula é expressa por uma igualdade, enquanto a hipótese alternativa é dada por uma desigualdade.
Exemplos:
a) H0:  = 1,65 m H1:   1,65 m dará origem a um teste bicaudal

b) H0:  = 1,65 m H1:  > 1,65 m dará origem a um teste unicaudal à direita

c) H0:  = 1,65 m H1:  < 1,65 m dará origem a um teste unicaudal à esquerda

Se uma hipótese for rejeitada quando deveria ser aceita, diz-se que foi cometido um erro do Tipo I. Se, por outro lado, for aceita uma hipóteses que deveria ser rejeitada, diz-se que foi cometido um erro do Tipo II. Em ambos os casos ocorreu uma decisão errada ou um erro de julgamento. O único caminho para a redução de ambos os tipos de erros consiste em aumentar o tamanho da amostra, o que pode ou não ser possível. A probabilidade de erro tipo I é geralmente designada por  e do tipo II, por .
Ao se testar uma hipótese estabelecida, a probabilidade máxima com a qual se sujeitaria a correr o