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Complementos sobre Testes de Hipóteses
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Complementos sobre testes de hipóteses Neste capítulo olharemos para: A segurança da decisão baseada em testes de hipóteses. Teste de normalidade.
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A decisão é segura? A decisão de aceitar ou rejeitar a hipótese nula, em função do resultado de um teste estatístico, nunca é absolutamente segura. Quando se rejeita a hipótese nula, há uma probabilidade de se estar errado. Quando se aceita a hipótese nula também.
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A decisão é segura? Classificação das decisões face ao teste de uma hipótese nula: Hipótese nula DecisãoVerdadeiraFalsa RejeitarErro tipo 1Decisão correcta Não rejeitarDecisão correctaErro tipo 2
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Teste da normalidade A normalidade dos dados pode ser analisada por inspecção do histograma, ou do diagrama stem-and-leaf. No entanto, há gráficos e estatísticas especiais que permitem testar a normalidade dos dados. Um desses gráficos é o gráfico Q-Q (quantil-quantil) que apresenta os valores previstos por uma distribuição normal (eixo y) em função dos valores observados (eixo x).
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Teste da normalidade Para obter o gráfico: · Na barra de menus escolher: Graphs Q-Q… · Mover a variável da qual se pretende avaliar a normalidade para a lista de variáveis.
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Teste da normalidade
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Os testes estatísticos formais permitem testar a hipótese nula de que os dados são uma amostra proveniente de uma população normal. Se os níveis de significância dos testes forem baixos, pode duvidar-se da normalidade da população.
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Teste da normalidade Para obter os testes de normalidade de Kolmogorov- Smirnov-Lilliefors e de Shapiro-Wilk: · Na barra de menus escolher: Analyze Descriptive Statistics Explore… · Seleccionar a variável que se pretende explorar e colocá-la na lista de variáveis dependentes. · Premir o botão Plots e seleccionar a opção Normality plots with tests.
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Teste da normalidade Os níveis de significância são suficientemente elevados (>0,05) para se assumir a normalidade.
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