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Ao buscar conclusões, é oportuna a formulação de hipóteses ou de
proposições a respeito das populações interessadas. Essas proposições -
verdadeiras ou não - são chamadas de hipóteses estatísticas e, em geral, são
afirmações sobre as distribuições de probabilidade das populações. Em certos
casos, é formulada uma hipótese estatística com o único objetivo de rejeitá-la ou
torná-la inválida.
É admitida uma hipótese particular como falsa, caso se verifique que os
resultados visualizados em uma amostra aleatória diferem acentuadamente dos
previstos para aquela hipótese. Partindo da probabilidade simples mediante o
emprego da teoria da amostragem, pode-se chegar a conclusão de que as
diferenças visualizadas são significativas. E, ainda, inclina-se a rejeição da hipótese.
Os testes de hipótese, ou de significância, ou regras de decisão, são os
procedimentos próprios para se decidir a respeito da aceitação ou rejeição de
hipóteses, ou, ainda, para determinar se as amostras visualizadas são diferentes, de
modo significativo, dos resultados esperados.
Segundo Magalhães Júnior (2009), a “distribuição t” de Student é um modelo
de distribuição contínua assemelhada à distribuição normal padrão, sendo
aproveitada para Inferências Estatísticas, quando se tem amostras com dimensões
inferiores a 30 elementos.
Amostras pareadas são avaliadas em planejamentos onde são feitas duas
medidas na mesma unidade amostral, ou seja, dados pareados, em que a unidade é
o seu controle. Chamam-se também as observações pareadas de amostras
dependentes. O teste adequado usado para diferenciar as médias entre as amostra
pareadas consiste em definir, primeiramente, a diferença entre cada um dos pares
de valores e, então, é testado se as médias das diferenças são iguais a zero. O
número de graus de liberdade de um conjunto de dados satisfaz ao número de
valores que podem modificar após terem sido atribuídas adequadas restrições a
todos os valores. Em aplicações de distribuição, o número de graus de liberdade é
dado pelo tamanho da amostra menos um:
– (163)
A região crítica, chamada também de região de rejeição, é o conjunto de
todos os valores do teste estatístico que leva a recusar a hipótese nula.
O nível de significância ( ) é a probabilidade de o teste estatístico cair na
região de rejeição, quando a hipótese nula for verdadeira. Se o teste estatístico cair
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