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Um resultado é considerado significante, na Estatística, se for improvável que
ele tenha acontecido por acaso, caso uma dada hipótese nula seja verdadeira, no
entanto, não sendo improvável se a hipótese base for falsa. Logo, nos testes de
hipóteses fundamentadas em frequência estatística, a significância de um teste é a
máxima probabilidade de se recusar acidentalmente uma hipótese nula verdadeira
(erro do tipo I). O nível de significância de um resultado é também chamado de e
não deve ser confundido com o valor P (p-value), que é igual a 1 − e é chamado
“poder do teste”.
Quanto menor for o nível de significância mais significante é o resultado, por
exemplo, um resultado que é "significante ao nível de 1%" é mais significante do que
um resultado que é significante "ao nível de 5%". Porém, um teste ao nível de 1% de
significância é mais sujeito a parecer o erro de tipo II do que um teste de 5% e, por
isso, terá menor poder estatístico. Acreditava-se que um técnico deveria tentar
maximizar o poder de uma dada significância. Atualmente, tenta-se, na verdade,
alcançar uma melhor concordância entre significância e poder, em outras palavras,
entre os erros de tipo I e tipo II.
No presente trabalho, será usada a comparação de duas médias com dados
emparelhados. O intuito é comparar duas equações diferentes, tanto do cálculo de
como do cálculo de , por meio da comparação do erro médio (equações 6.x2 e
6.x3) de vários conjuntos com variados números de imagens Fotoelásticas (N) de
um disco sob compressão diametral. A escolha de se usar dados emparelhados se
deve ao fato das mesmas imagens serem usadas em ambas as equações de cálculo
- tanto para quanto para - e, por este tipo de teste, demandar uma menor
quantidade de amostras.
A média teórica das diferenças dos erros médios nos vários conjuntos de N
imagens, d, fornece o ganho de precisão de uma equação de cálculo em relação à
outra. Busca-se saber se d é ou não é igual a zero. Essa disposição é alcançada
através do teste das hipóteses H0:d=0 versus H1:d≠0. A hipótese nula H0 deve ser
recusada para um nível de significância =5%. Isto é, se o valor P for menor que
5%, deve-se recusar a hipótese na qual H0:d=0. Sendo assim, pode se concluir que
uma equação de cálculo é melhor, ou seja, mais precisa que a outra. Se o valor P for
maior ou igual a 5%, deve-se aceitar a hipótese na qual H0:d=0 ou H0:1=2. Dessa
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