Quando as decisões em relação à hipótese forem tomadas a partir de amostras, é necessário avaliar o risco máximo admitido na tomada de decisões uma...

Quando realizamos testes de hipóteses a partir de amostras, é importante avaliar o risco máximo admitido na tomada de decisões, pois todo teste de hipóteses está sujeito a erros. Existem dois tipos de erros que podem ocorrer: o Erro do Tipo I e o Erro do Tipo II. O Erro do Tipo I, também conhecido como falso positivo, ocorre quando rejeitamos a hipótese nula, mesmo que ela seja verdadeira. Em outras palavras, é quando concluímos que existe uma diferença ou relação entre as variáveis quando, na realidade, essa diferença ou relação não existe. O nível de significância (geralmente representado pelo valor alfa) é utilizado para controlar a probabilidade de cometer esse tipo de erro. Quanto menor o valor alfa escolhido, menor será a probabilidade de cometer um Erro do Tipo I. Já o Erro do Tipo II, também conhecido como falso negativo, ocorre quando não rejeitamos a hipótese nula, mesmo que ela seja falsa. Ou seja, é quando concluímos que não existe uma diferença ou relação entre as variáveis, quando na verdade essa diferença ou relação existe. A probabilidade de cometer um Erro do Tipo II é representada pelo valor beta. Geralmente, utilizamos o poder do teste (1 - beta) para avaliar a capacidade do teste de detectar uma diferença ou relação quando ela realmente existe. Em resumo, o Erro do Tipo I ocorre quando rejeitamos uma hipótese nula verdadeira, enquanto o Erro do Tipo II ocorre quando não rejeitamos uma hipótese nula falsa. É importante considerar ambos os erros ao realizar testes de hipóteses e escolher os valores de alfa e beta de acordo com o contexto e os objetivos da pesquisa.