As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

De posse do valor z, e com o auxílio da tabela de probabilidade criada pelos
estatísticos (não será mostrada, mas ela faz referência ao que já foi dito: valores z e
correspondência de probabilidades de determinado score ocorrer) fica mais fácil calcular
probabilidades. O mais relevante para este estudo não é calcular qualquer probabilidade, mas
perceber alguns valores z específicos que aparecerão mais a frente, porque seus valores
cortam porcentagens relevantes da distribuição. São eles: 1,96 e -1,96, (que cortam os 2,5%
scores superiores e inferiores, ou seja, trabalham com 95% dos scores), ±2,58 (cortam 1% dos
scores e, portanto trabalham com 99% dos casos) e ± 3,29 (que cortam 0,1% dos scores e,
assim, trabalha com 99,9% dos casos).
Outro ponto fundamental para entender, depois de organizados os dados, é a forma
de analisá-los por meio de hipóteses alternativas e nulas (estas últimas, no sentido estatístico,
e não no que foi chamado de hipótese nula no capítulo anterior ao tratar do sistema de crenças
do tomador de decisão ou do aspecto temporal, que se referiam à noção qualitativa ou
conceitual da construção do modelo).
Quando uma teoria ou um modelo explicativo são criados apresentam-se hipóteses
ou predições, que geralmente dizem que um efeito estará presente (neste estudo, os
indicadores derivados das determinantes locais de Soldatos apresentam os efeitos). Essa
hipótese é chamada de alternativa ( ). Há outro tipo de hipótese que é oposto à hipótese
alternativa e, consequentemente, nega suas afirmações. Ela é denominada hipótese nula (
e, se fosse utilizado um exemplo parecido com o do capítulo anterior, ter-se-ia as seguintes
afirmações:
: os municípios administrados pelo PT apresentarão proporcionalmente mais
áreas internacionais que os administrados por outros partidos.
: os municípios administrados pelo PT não apresentarão proporcionalmente mais
áreas internacionais que os administrados por outros partidos.
A hipótese nula é importante porque não se podem provar hipóteses alternativas por
meio da estatística, mas pode-se rejeitar a hipótese nula. Se os dados dão segurança para
rejeitar a hipótese nula, então a hipótese alternativa ganha força.
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