Capítulo 7 Teste de Hipóteses ESTATÍSTICA APLICADA Capítulo 7 Teste de Hipóteses Prof. Paulo Renato de Morais
Conceitos de Teste de Hipóteses
Teste de Hipóteses População Eu acredito que a idade média da população é 50 (hipótese). População
Rejeito a hipótese! Ficou longe. Testes de Hipóteses Eu acredito que a idade média da população é 50 (hipótese). Rejeito a hipótese! Ficou longe. População Amostra aleatória Média X = 20
O que é uma Hipótese? 1. Uma afirmação sobre um parâmetro populacional Parâmetro é média, proporção, variância populacional Deve ser feita antes da análise Eu acredito que a idade média desta classe é 25 anos! © 1984-1994 T/Maker Co.
Hipótese Nula 1. O que se quer testar 2. Tem uma séria conseqüência se a decisão errada é tomada 3. Sempre tem um sinal de igualdade: , ou 4. Designada por H0 5. Especificada como H0: Algum valor numérico Escrita com sinal = mesmo se ou Exemplo, H0: 50
Hipótese Alternativa 1. Contrário da hipótese nula 2. Sempre tem sinal de desigualdade: , ou 3. Designada por H1 4. Especificada como H1: < Algum valor numérico Exemplo, H1: < 50
Passos para se Estabelecer Hipóteses 1. Formule a questão estatisticamente Exemplo: A média populacional é diferente de 50? 1. 50
Passos para se Estabelecer Hipóteses 1. Formule a questão estatisticamente 2. Formule o contrário estatisticamente Devem ser mutuamente exclusivas e exaustivas Exemplo: A média populacional é diferente de 50? 1. 50 2. = 50
Passos para se Estabelecer Hipóteses 1. Formule a questão estatisticamente 2. Formule o contrário estatisticamente Devem ser mutuamente exclusivas e exaustivas 3. Selecione a hipótese alternativa Tem o sinal , < ou > Exemplo: A média populacional é diferente de 50? 1. 50 2. = 50 3. H1: 50
Passos para se Estabelecer Hipóteses 1. Formule a questão estatisticamente 2. Formule o contrário estatisticamente Devem ser mutuamente exclusivas e exaustivas 3. Selecione a hipótese alternativa Tem o sinal , < ou > 4. Selecione a hipótese nula Exemplo: A média populacional é diferente de 50? 1. 50 2. = 50 3. H1: 50 4. H0: = 50
Distribuição Amostral Idéia Básica Distribuição Amostral H0
Distribuição Amostral Idéia Básica Distribuição Amostral É improvável obter uma média amostral com este valor ... ... se de fato esta é a média populacional 20 H0
Distribuição Amostral Idéia Básica Distribuição Amostral É improvável obter uma média amostral com este valor ... ... portanto, rejeita-se a hipótese que = 50. ... se de fato esta é a média populacional 20 H0
Nível de Significância 1. Define valores pouco prováveis da estatística amostral se a hipótese nula for verdadeira Chamada região de rejeição da distribuição amostral 2. É uma probabilidade 3. Denotada (alfa) 4. Selecionada no início Valores típicos são: 0,01; 0,05; 0,10
Região de Rejeição (Teste Unilateral) Distribuição Amostral Valor de Ho Estatística Amostral
Região de Rejeição (Teste Unilateral) Distribuição Amostral Região de Rejeição Região de Não-rejeição Valor de Ho Valor Crítico Estatística Amostral
Região de Rejeição (Teste Unilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 -
Região de Rejeição (Teste Unilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 - Valor observado da estatística amostral
Região de Rejeição (Teste Unilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 -
Regiões de Rejeição (Teste Bilateral) Distribuição Amostral Valor de Ho Estatística Amostral
Regiões de Rejeição (Teste Bilateral) Distribuição Amostral Região de Região de Rejeição Rejeição Região de Não-rejeição Valor de Ho Estatística Amostral Valor Valor Crítico Crítico
Regiões de Rejeição (Teste Bilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 -
Regiões de Rejeição (Teste Bilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 -
Regiões de Rejeição (Teste Bilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 -
Regiões de Rejeição (Teste Bilateral) Distribuição Amostral Nível de Confiança 1 -
Riscos na Tomada de Decisões
Erros na Tomada de Decisões 1. Erro Tipo I Rejeitar uma hipótese nula verdadeira Tem sérias conseqüências Probabilidade de erro Tipo I é (alfa) Chamado nível de significância 2. Erro Tipo II Não rejeitar uma hipótese nula falsa Probabilidade de erro Tipo II é (beta)
Resultados de Decisões H0: Inocente
Resultados de Decisões H0: Inocente
e Têm uma Relação Inversa
e Têm uma Relação Inversa
e Têm uma Relação Inversa Não é possível reduzir ambos os erros!
Passos do Teste de Hipóteses
Passos para Testar H0 Formule H0 Formule H1 Escolha Escolha n Escolha teste Estabeleça valores críticos Colete dados Calcule estatística de teste Tome decisão estatística Expresse a decisão
Teste Z Bilateral para a Média (Amostra Grande)
Teste Z Bilateral para a Média (Amostra Grande) 1. Hipóteses: Tamanho da amostra no mínimo 30 (n 30) Se o desvio padrão populacional for desconhecido, use o desvio padrão amostral 2. Hipótese alternativa tem o sinal
Teste Z Bilateral para a Média (Amostra Grande) 1. Hipóteses: Tamanho da amostra no mínimo (n 30) Se o desvio padrão populacional for desconhecido, use o desvio padrão amostral 2. Hipótese alternativa tem o sinal 3. Estatística de teste Z
Exemplo de Teste Z Bilateral Uma caixa de cereal contém 368 gramas de cereal em média? Numa amostra aleatória de 36 caixas obteve-seX = 372,5. A companhia especificou que é 15 gramas. Teste ao nível de 0,05. 368 g
Solução do Teste Z Bilateral H0: = 368 H1: 368 0,05 n 36 Valores Críticos: Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Não rejeitar com = 0,05 Não há evidência que a média não é 368
Questão Você quer saber se uma empresa está fabricando cabos elétricos de acordo com a especificação do cliente: resistência média à quebra de 70 lb com = 3,5 lb. Você seleciona uma amostra de 36 cabos e calcula uma média amostral de 69,7 lb. Ao nível de 0,05, há evidência que a máquina não esteja obedecendo a especificação?
Solução do Teste Z Bilateral H0: = 70 H1: 70 = 0,05 n = 36 Valores Críticos: Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Não rejeitar com = 0,05 Não há evidência que a média não seja 70
Teste Z Unilateral para a Média (Amostra Grande)
Teste Z Unilateral para a Média (Amostra Grande) 1. Hipóteses: Tamanho da amostra no mínimo 30 (n 30) Se o desvio padrão populacional for desconhecido, use o desvio padrão amostral 2. Hipótese alternativa tem o sinal < ou >
Teste Z Unilateral para a Média (Amostra Grande) 1. Hipóteses: Tamanho da amostra no mínimo (n 30) Se o desvio padrão populacional for desconhecido, use o desvio padrão amostral 2. Hipótese alternativa tem o sinal ou > 3. Estatística de teste Z
Teste Z Unilateral para a Média H0:=0 H1: < 0 H0:=0 H1: > 0 Deve ser significativamente abaixo de Valores pequenos satisfazem H0 . Não rejeitar!
Teste Z Unilateral: Achando Z Crítico Quanto é Z dado = 0,025? = 0,025
Teste Z Unilateral: Achando Z Crítico Quanto é Z dado = 0,025? 0,500 - 0,025 0,475 = 0,025
Teste Z Unilateral: Achando Z Crítico Quanto é Z dado = 0,025? Tabela da Normal Padrão: 0,500 - 0,025 0,475 .06 = 0,025 1.9 .4750
Teste Z Unilateral: Achando Z Crítico Quanto é Z dado = 0,025? Tabela da Normal Padrão: 0,500 - 0,025 0,475 .06 = 0,025 1.9 .4750
Exemplo de Teste Z Unilateral Uma caixa de cereal contém mais de 368 gramas de cereal em média? Numa amostra aleatória de 36 caixas obteve-seX = 372,5. A companhia especificou que é 15 gramas. Teste ao nível de 0,05. 368 g
Solução do Teste Z Unilateral H0: = 368 H1: > 368 = 0,05 n = 36 Valor Crítico: Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Rejeitar com = 0,05 Há evidência que a média é maior que 368
Nível de Significância Observado: Valor p
Valor p 1. Probabilidade de obter uma estatística de teste no mínimo tão extrema (ou do que o valor amostral obtido dado que H0 é verdadeira 2. Chamado nível de significância observado Menor valor de que faz H0 ser rejeitada 3. Usado para tomar decisões de rejeição Se valor p , não rejeitar H0 Se valor p < , rejeitar H0
Exemplo do Valor p para o Teste Z Bilateral Uma caixa de cereal contém 368 gramas de cereal em média? Numa amostra aleatória de 36 caixas obteve-seX = 372,5. A companhia especificou que é 25 gramas. Ache o valor p. 368 g
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral Valor Z da estatística amostral (observado)
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral Valor p = P(Z -1,80 ou Z 1,80) Valor Z da estatística amostral (observado)
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral Valor p = P(Z -1,80 ou Z 1,80) Valor Z da estatística amostral (observado)
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral Valor p = P(Z -1,80 ou Z 1,80) .4641 Da tabela Z: olhar 1,80 Valor Z da estatística amostral (observado)
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral Valor p = P(Z -1,80 ou Z 1,80) 0,5000 - 0,4641 0,0359 .4641 Da tabela Z: olhar 1,80 Valor Z da estatística amostral (observado)
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral Valor p = P(Z -1.80 ou Z 1.80) = 0,0718 0,5000 - 0,4641 0,0359 .4641 Da tabela Z: olhar 1,80 Valor Z da estatística amostral (observado)
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral 1/2 = 0,025 1/2 = 0,025
Solução do Valor p para o Teste Z Bilateral 1/2 = 0,025 1/2 = 0,025 (valor p = 0,0718) ( = 0,05). Não rejeitar.
Calculando a Probabilidade de Erro Tipo II 9
Potência do Teste 1. Probabilidade de rejeitar falsa H0 Decisão correta 2. Designada por 1 - 3. Usada para determinar adequação do teste 4. Afetada por: Valor verdadeiro do parâmetro populacional Nível de significância Desvio padrão e tamanho da amostra n
Achando a Potência: Passo 1 Rejeitar n = 15/25 Hipótese: H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X
Achando a Potência: Passo 2 Rejeitar n = 15/25 Hipótese: H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Especificar
Achando a Potência: Passo 3 Rejeitar n = 15/25 Hipótese : H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Desenhar Especificar = 360 X 1
Achando a Potência: Passo 3 Rejeitar n = 15/25 Hipótese : H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Desenhar Especificar = 360 X 1
Achando a Potência: Passo 3 Rejeitar n = 15/25 Hipótese : H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Desenhar Especificar = 360 X 1
Achando a Potência: Passo 3 Rejeitar n = 15/25 Hipótese: H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Desenhar 1- Especificar = 360 X 1
Achando a Potência: Passo 4 Rejeitar n = 15/25 Hipótese : H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Desenhar Especificar = 360 363,065 X 1
Achando a Potência: Passo 5 Rejeitar n = 15/25 Hipótese: H0: 0 368 H1: 0 < 368 Não Desenhar Rejeitar = 0,05 = 368 X Situação ‘Verdadeira’: 1 = 360 Desenhar = .154 1- =.846 Especificar Tabela Z = 360 363,065 X 1
Possíveis valores verdadeiros de 1 Curvas de Potência H0: 0 Potência Possíveis valores verdadeiros de 1 = 368 ilustrada
Curvas de Potência H0: 0 H0: 0 Potência Potência Possíveis valores verdadeiros de 1 Possíveis valores verdadeiros de 1 = 368 ilustrada
Curvas de Potência H0: 0 H0: 0 H0: =0 Potência Potência Possíveis valores verdadeiros de 1 Possíveis valores verdadeiros de 1 H0: =0 Potência = 368 ilustrada Possíveis valores verdadeiros de 1
Teste t Bilateral para a Média (Amostra Pequena)
Teste t para a Média (Amostra Pequena) 1. Hipóteses: Tamanho da amostra é menor que 30 (n < 30) População tem distribuição normal Desvio padrão populacional é desconhecido
Teste t para a Média (Amostra Pequena) 1. Hipóteses: Tamanho da amostra é menor que 30 (n < 30) População tem distribuição normal Desvio padrão populacional é desconhecido 3. Estatística de teste T
Teste t Bilateral: Achando os Valores Críticos de t Dado: n = 3; = 0,10 Tabela de valores críticos de t gl = n - 1 = 2 /2 = 0,05 /2 = 0,05
Teste t Bilateral: Achando os Valores Críticos de t Dado: n = 3; = 0,10 Tabela de valores críticos de t gl = n - 1 = 2 /2 = 0,05 /2 = 0,05
Exemplo de Teste t Bilateral Uma caixa de cereal contém 368 gramas de cereal em média? Numa amostra aleatória de 25 caixas obteve-se uma média de 372,5 e um desvio padrão de 12 gramas. Suponha uma distribuição normal. Teste ao nível de 0,05. 368 g
Solução do Teste t Bilateral H0: = 368 H1: 368 = 0,05 gl = 25 - 1 = 24 Valores Críticos: Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Não rejeitar com = 0,05 Não há evidência que média populacional não é 368
Teste t Unilateral para a Média (Amostra Pequena)
Exemplo de Teste t Unilateral A capacidade média de baterias é no mínimo 140 ampéres-horas? Numa amostra aleatória de 20 baterias obteve-se uma média de 138,47 e um desvio padrão de 2,66. Suponha uma distribuição normal. Teste ao nível de 0,05.
Solução do Teste t Unilateral H0: = 140 H1: < 140 = 0,05 gl = 20 - 1 = 19 Valor Crítico: Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Rejeitar com = 0,05 Há evidência que a média é menor que 140
Teste Z para a Proporção
Teste Z para a Proporção 1. Hipóteses: Dois resultados categóricos População segue distribuição binomial Aproximação pela Normal pode ser usada não contém 0 ou n
Teste Z para a Proporção 1. Hipóteses: Dois resultados categóricos População segue distribuição binomial Aproximação pela Normal pode ser usada não contém 0 ou n 2. Estatística de teste Z para a proporção Proporção populacional suposta
Exemplo de Teste Z para Proporção O sistema atual de empacotamento produz 10% de caixas de cereal defeituosas. Usando um novo sistema, uma amostra aleatória de 200 caixas teve11 defeitos. O novo sistema produz menos defeitos? Teste ao nível de 0,05.
Solução do Teste Z para a Proporção H0: p = 0,10 H1: p < 0,10 = 0,05 n = 200 Valor Crítico: Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Rejeitar com = 0,05 Há evidência que novo sistema < 10% defeituosas
Teste para a Variância
Teste para a Variância 1. Hipóteses: Amostragem aleatória População tem distribuição normal
Teste para a Variância 1. Hipóteses: 2. Estatística de teste 2 Amostragem aleatória População tem distribuição normal 2. Estatística de teste 2
Exemplo de Teste Bilateral para a Variância A variância da capacidade das baterias produzidas é 4,20 ampéres-horas2? Numa amostra aleatória de 20 baterias obteve-se uma média de 138,47 e uma variância de 7,08. Suponha uma distribuição normal. Teste ao nível de 0,10.
Solução do Teste 2 Bilateral H0: 2 = 4,20 H1: 2 4,20 = 0,10 gl = 20 - 1 = 19 Valores Críticos: 20,05;19 = 30,144 20,95;19 = 10,117 Estatística de Teste: Decisão: Conclusão: Rejeitar com = 0,10 Há evidência que a variância é diferente de 4,20