ESTATÍSTICA

Testes de Hipóteses 

FINALIDADE DO TESTE DE HIPÓTESES 

A finalidade dos testes de hipótese ou significância é avaliar afirmações sobre os parâmetros populacionais.

Os conceitos que cercam os testes de hipótese tem relação com verificar se as variações que encontramos na nossa amostra são casuais ou são verdadeiras.

Os testes de hipótese se dividem basicamente em dois grupos, paramétricos e não paramétricos.

Paramétricos: comparam variáveis paramétricas (média e variância), e são assim chamados exatamente por inferirem sobre parâmetros populacionais. Exigem que a variável seja contínua e apresente distribuição normal.

Não Paramétricos: aplicáveis para as outras situações.

Há duas hipóteses, que são chamadas de nula, com símbolo H0, e alternativa, com símbolo H1.

A hipótese H0 é a que afirma que não há diferença entre os valores, não há associação entre variáveis, não há diferença entre as médias.

A hipótese H1 é a que oferece uma alternativa à H0, há associação entre variáveis, há diferença entre as médias, uma média é maior ou menor que a outra.

O valor p

Quando fazemos os testes estatísticos em computador, ele nos permite avaliar a significância verdadeira do teste.

O computador nos fornece um valor p, que é, para o valor da estatística calculada, qual seria o valor da probabilidade de cometer o erro do tipo I. 

Portanto, o valor p é a verdadeira probabilidade de se errar ao rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Quanto menor o valor p encontrado, menor a chance de erro e mais significativa é a diferença entre as médias ou proporções.

Nos artigos científicos atuais, já é usual descrever o valor do índice de significância adotado a priori (α) na metodologia e, nos resultados, apresentar o valor p (significância verdadeira calculada). Isto permite ao leitor avaliar de forma mais eficiente a significância estatística encontrada para o teste.

Por exemplo, se o autor do artigo diz que encontrou diferença significativa para p=0,003, sabemos que 0,003 é muito menor que 0,05, e avaliamos o teste como tendo um resultado altamente significativo.

Por outro lado, se diz que não foi encontrada diferença e apresenta o valor p=0,35, sabemos que 0,35 é muito maior que 0,05, e que portanto, dificilmente as médias seriam diferentes. 

O problema é quando se utiliza α=0,05 e encontra-se p=0,049 ou 0,051. Um passa por 0,001 e outro não passa, também, por 0,001.