O teste de Hipótese é utilizado no dia a dia para a tomada de decisões. Quando estamos diante de um teste de hipóteses, devemos examinar as duas possibilidades possíveis que fará com que se aceite ou rejeite uma alegação sobre determinada população de acordo com as evidências obtidas por uma amostra de dados. Dentro do teste de hipóteses temos as hipóteses estatísticas, o qual podemos definir como uma suposição de um parâmetro populacional, ou seja, iremos pegar uma amostra e buscar os parâmetros daquela amostra. Iremos calcular através da amostra se esta hipótese deve ser aceita ou rejeitada. Para testarmos um parâmetro populacional, teremos uma hipótese que seja falsa e outra que seja verdadeira. Essas duas hipóteses são chamadas de hipótese nula e hipótese alternativa. HIPÓTESE NULA É a hipótese que possui uma afirmação de igualdade, ou seja: <, =, >. Só poderemos montar hipóteses nulas com estes três símbolos. HIPÓTESE ALTERNATIVA Utilizado como complemento da Hipótese nula, sendo a afirmação que deve ser verdadeira se H0 for falsa. Na hipótese alternativa, teremos uma afirmação de desigualdade. Devemos utilizar os seguintes símbolos. <, >, ≠ Teremos os seguintes testes: 1 – Teste Bilateral ou Bicaudal 2 – Testes unilaterais ou unicaudal Para qualquer teste de hipóteses devemos montar a hipótese nula e a hipótese alternativa. Cada teste geralmente irá te fornecer uma fórmula, que você saberá o valor observado. Tipos de Erros Quando estamos diante da decisão de optarmos pela hipótese nula ou pela alternativa, existem dois tipos de erros. Se rejeitarmos uma hipótese nula verdadeira, estaremos cometendo o erro de tipo I, já se rejeitar a hipótese alternativa verdadeira, estaremos cometendo o erro tipo II. A probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa é igual a 1–α. Esse valor é a potência do teste. E a probabilidade de cometer um erro de tipo II é α.