Testes de Hipoteses Aula dia 24 de maio

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Teste de Hipóteses 
Objetivo: Decidir se uma afirmação sobre um parâmetro populacional é verdadeira, com base em 
resultados amostrais. 
Teste de Hipótese é uma regra de decisão que possibilita avaliar as hipóteses com base em 
parâmetros como a média amostral e o desvio-padrão; aceitá-las como provavelmente verdadeiras 
ou falsas, tomando por base a evidência amostral. 
Conceitos 
Hipótese nula (Ho): é uma afirmação a respeito do valor do parâmetro populacional que deve ser 
testada. 
• Hipótese Alternativa (Ha ou H1): é uma afirmação a respeito do parâmetro que aceitaremos 
como provavelmente verdadeiro caso Ho seja rejeitada. 
Erro do tipo I: probabilidade de se rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Também 
éconhecido como Nível de Significância (α). Quando não é mencionado adota-se α = 5%. Os 
valores comuns para α são 5% e 1%. 
Erro do tipo II: probabilidade de se rejeitar a hipótese alternativa quando ela é verdadeira. 
Por que usar o Teste de Hipóteses? 
Permitem confirmar ou rejeitar estatisticamente a eficácia das ações adotadas para a melhoria 
contínua dos serviços e processos. 
Auxiliam na tomada de decisões usando parâmetros conhecidos como a média histórica e o 
desvio-padrão para aceitar ou rejeitar métodos e processos que sejam novos ou sugeridos. 
Procedimentos para a construção de teste de hipóteses 
Formular as hipóteses nula e alternativa. 
Escolher a distribuição amostral adequada (teste Z ou T). O uso do teste Z ou T depende da 
quantidade das amostras e será usado na tomada de decisão. 
Definir o nível de significância α e determinar os valores críticos, ou seja, a região crítica ou região 
de decisão. 
Determinar o valor que corresponde à probabilidade associada ao valor observado da amostra. 
Se o valor ficar na área crítica estabelecido pelo nível de significância α, rejeitar Ho; caso 
contrário, não rejeitar Ho. 
Formulação de hipóteses 
Se o valor estatístico do teste (Z ou T) cair na região crítica, rejeita-se Ho. 
Caso contrário, dizemos que não houve evidência amostral significativa para rejeitar Ho. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Lateralidade e nível de significância 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Exemplo 1: Uma linha de produção está calibrada para colocar 160 ml ± 8 ml por frasco. Valores 
acima ou abaixo dessa média são considerados críticos e a linha de produção deve ser suspensa 
se qualquer um dos dois ocorrer. Um inspetor do controle de qualidade retira 30 amostras a cada 
2 horas e precisa tomar a decisão de parar ou não a linha de produção para calibragem. Se a 
média amostral for de 158,20 ml, o que o inspetor deveria recomendar aos responsáveis pela área 
de produção? 
 
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Exemplo 2: O rótulo de um fabricante informa que o conteúdo líquido das latas de seu produto é, 
em média, de 2,0 kg. A norma técnica permite desvio padrão de ± 40 gramas. O INMETRO recolheu 
aleatoriamente 64 latas. O peso médio encontrado foi de 1,99 kg. Fixando o nível de significância 
em 5%, o fabricante deve ser multado por efetuar a venda do produto abaixo do especificado? 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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