Estudo Dirigido

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Data:
	22/05/2020
	Semestre:
	2020/1
	Período:
	4º
	Turma:
	U
	Curso:
	Medicina
	 Valor da Avaliação:
	4º quinzena 
10 pontos
	Disciplina:
	MED 204 – Bioestatística Médica 
	Professor:
	Gisele Fófano
	Aluno:
	Beatriz Laender, Cesar Rios, Francislayne Costa, Guilherme Henrique, Lisa Feu, Lorena Pires e Taynara Perim
	 Nota:
	
Atenção
1. As questões devem ser respondidas nesse arquivo e anexadas novamente no SIGA para que sejam corrigidas pelo professor. 
2. Só serão aceitas as respostas feitas por esse formato e exclusivamente pelo SIGA.
3. Atividades com contenham plágio serão automaticamente anuladas.
4. Grupo de até 6 pessoas
Estudo dirigido 
1) Qual a importância de se realizar um teste de hipótese? ( valor: 2 pontos)
O teste de hipótese é um procedimento estatístico no qual se rejeita ou não uma hipótese associando á conclusão um risco máximo de erro. Permite tomar uma decisão (aceitar ou rejeitar a hipótese nula H0) entre duas ou mais hipóteses (hipótese nula H0 ou hipótese alternativa H1) utilizando os dados observados de um determinado experimento. Os testes de hipóteses são utilizados para determinar quais resultados de um estudo científico podem levar à rejeição da hipótese nula a um nível de significância pré–estabelecido. O estudo da teoria das probabilidades e a determinação da estatística de teste correta são fundamentais para a coerência de um teste de hipótese. Se as hipóteses do teste de hipóteses não forem assumidas de maneira correta, o resultado será incorreto e a informação será incoerente com a questão do estudo científico.
2) O que significa uma hipótese nula e a hipótese alternativa? ( valor: 2 pontos)
Hipótese nula (H0): Estabelece a ausência de diferença entre os parâmetros. É a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste. É a teoria, o efeito ou a alternativa que se está interessado em testar.
Hipótese alternativa (H1): Hipótese contraria a hipótese nula, geralmente é o que o pesquisador quer ver confirmado. É considerada quando a hipótese nula não tem evidência estatística
3) Descreva sobre a hipótese unilateral e bilateral. ( valor: 2 pontos)
A Hipótese Alternativa pode ser tanto Bilateral como Unilateral.
O Teste de Hipótese Bilateral, também é conhecido como hipótese não-direcional ou bicaudal, ele considera que ambas as extremidades da distribuição por amostragem como zonas de rejeição. Quando a região de rejeição está na extremidade, ele não fala se a diferença é maior ou menor. Um teste bilateral pode detectar quando o parâmetro difere em qualquer direção, porem ele tem menos poder de precisão do que um teste unilateral. 
	O Teste de Hipótese Unilateral, também é conhecido como hipótese direcional, ele considera apenas uma extremidade da distribuição por amostragem como zona de rejeição para determinar se o parâmetro difere do valor da hipótese em apenas uma direção específica. Ele pode ser de dois tipos, Unilateral à Esquerda e Unilateral à Direita. Assim é possível especificar se direção analisada é maior ou menor do que o valor hipotético. Um teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não é possível detectar se o parâmetro analisado difere na direção oposta.
4) O que são erros tipo I e tipo II? ( valor: 2 pontos)
Erro do tipo I: Rejeitar incorretamente a hipótese nula, isto é a probabilidade de se rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.
Erro do tipo II: Aceitar H0 quando não se deveria, ou seja afirmar uma igualdade quando o correto seria afirmar uma diferença. É a probabilidade de se rejeitar a hipótese alternativa quando ela é verdadeira. É um conceito utilizado quando se deseja calcular o tamanho amostral necessário para se atingir determinado objetivo. Pode ser utilizado também após a realização de uma pesquisa para determinar que poder tem uma amostra estudada de detectar uma diferença estipulada pelo pesquisador.
5) O que entende-se por significância estatística? ( valor: 2 pontos)
 R: A significância estatística de um resultado é uma medida estimada do grau em que este resultado é verdadeiro no sentido de que seja realmente o que ocorre na população, ou seja, no sentido de representatividade da população. Mais tecnicamente, o valor do nível-p representa um índice decrescente da confiabilidade de um resultado. Quanto mais alto o nível-p, menos se pode acreditar que a relação observada entre as variáveis na amostra é um indicador confiável da relação entre as respectivas variáveis na população. Especificamente, o nível-p representa a probabilidade de erro envolvida em aceitar o resultado observado como válido, isto é, como representativo da população ,por exemplo, um nível-p de 0,05 (1/20) indica que há 5% de probabilidade de que a relação entre as variáveis, encontrada na amostra, seja um "acaso feliz". Em outras palavras, assumindo que não haja relação entre aquelas variáveis na população, e o experimento de interesse seja repetido várias vezes, poderia-se esperar que em aproximadamente 20 realizações do experimento haveria apenas uma em que a relação entre as variáveis em questão seria igual ou mais forte do que a que foi observada naquela amostra anterior. Em muitas áreas de pesquisa, o nível-p de 0,05 é tratado como um limite aceitável de erro.
	
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