Testando hipóteses
O que é teste de hipóteses?
O teste de hipótese é um ato nas estatísticas por meio do qual um analista testa uma suposição a respeito de um parâmetro populacional. A metodologia empregada pelo analista depende da natureza dos dados usados e do motivo da análise.
O teste de hipótese é usado para avaliar a plausibilidade de uma hipótese usando dados de amostra. Esses dados podem vir de uma população maior ou de um processo de geração de dados. A palavra “população” será usada para ambos os casos nas descrições a seguir.
Principais vantagens
- O teste de hipótese é usado para avaliar a plausibilidade de uma hipótese usando dados de amostra.
- O teste fornece evidências sobre a plausibilidade da hipótese, dados os dados.
- Os analistas estatísticos testam uma hipótese medindo e examinando uma amostra aleatória da população que está sendo analisada.
Como funciona o teste de hipóteses
No teste de hipótese, um analista testa uma amostra estatística, com o objetivo de fornecer evidências sobre a plausibilidade da hipótese nula.
Os analistas estatísticos testam uma hipótese medindo e examinando uma amostra aleatória da população que está sendo analisada. Todos os analistas usam uma amostra populacional aleatória para testar duas hipóteses diferentes: a hipótese nula e a hipótese alternativa.
A hipótese nula é geralmente uma hipótese de igualdade entre os parâmetros populacionais; por exemplo, uma hipótese nula pode afirmar que o retorno médio da população é igual a zero. A hipótese alternativa é efetivamente o oposto de uma hipótese nula (por exemplo, o retorno médio da população não é igual a zero). Portanto, eles são mutuamente exclusivos e apenas um pode ser verdadeiro. No entanto, uma das duas hipóteses sempre será verdadeira.
4 etapas de teste de hipóteses
Todas as hipóteses são testadas usando um processo de quatro etapas:
- O primeiro passo é o analista apresentar as duas hipóteses de modo que apenas uma possa estar certa.
- A próxima etapa é formular um plano de análise, que descreve como os dados serão avaliados.
- A terceira etapa é realizar o plano e analisar fisicamente os dados da amostra.
- A quarta e última etapa é analisar os resultados e rejeitar a hipótese nula, ou afirmar que a hipótese nula é plausível, dados os dados.
Exemplo do mundo real de teste de hipóteses
Se, por exemplo, uma pessoa quiser testar se um centavo tem exatamente 50% de chance de dar cara, a hipótese nula seria que 50% está correto, e a hipótese alternativa seria que 50% não está correto.
Matematicamente, a hipótese nula seria representada como Ho: P = 0,5. A hipótese alternativa seria denotada como “Ha” e seria idêntica à hipótese nula, exceto com o sinal de igual riscado, o que significa que não é igual a 50%.
Uma amostra aleatória de 100 lançamentos de moeda é feita e a hipótese nula é então testada. Se for verificado que os 100 lançamentos de moeda foram distribuídos em 40 caras e 60 coroas, o analista assumiria que um centavo não tem 50% de chance de dar cara e rejeitaria a hipótese nula e aceitaria a hipótese alternativa.
Se, por outro lado, houvesse 48 caras e 52 coroas, então é plausível que a moeda pudesse ser justa e ainda assim produzir esse resultado. Em casos como este em que a hipótese nula é “aceita”, o analista afirma que a diferença entre os resultados esperados (50 caras e 50 coroas) e os resultados observados (48 caras e 52 coroas) é “explicável apenas pelo acaso”.