Métodos Quantitativos
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Poder e Significância de um Teste<br />
H0 verdadeira H1 verdadeira<br />
Rejeita H0 Erro TIPO I Correto<br />
Não rejeita H0 Correto Erro TIPO II<br />
O poder de um teste é a probabilidade de que o teste rejeite uma<br />
hipótese nula falsa. Ou seja é a probabilidade de que H1 seja julgada<br />
verdadeira quando realmente for verdadeira.<br />
Alternativamente é a chance de que o teste não cometa um erro do Tipo<br />
II, ou seja será 1-β=1-P(Erro Tipo II).<br />
A probabilidade de erros do tipo I é a significância do teste α=P(Erro<br />
Tipo I). Normalmente fixa-se primeiro a significância (1% ou 5%), a partir<br />
disso define-se o intervalo de rejeição da hipótese nula. O poder do<br />
teste é conseqüência desta escolha, do tamanho da amostra e da<br />
própria amostra. Testes com poder muito baixo são pouco informativos.<br />
http://www.intuitor.com/statistics/CurveApplet.html
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