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Muitas vezes, em estat\u00edstica, queremos testar se uma hip\u00f3tese \u00e9 verdadeira ou n\u00e3o sobre um par\u00e2metro populacional<\/a> .<\/span><\/p>\n Por exemplo, poder\u00edamos assumir que o peso m\u00e9dio de uma determinada popula\u00e7\u00e3o de tartarugas \u00e9 de 300 libras.<\/span><\/p>\n Para determinar se esta hip\u00f3tese \u00e9 verdadeira, iremos recolher uma amostra<\/a> de tartarugas e pesar cada uma delas. Usando esses dados amostrais, realizaremos um teste de hip\u00f3tese<\/a> .<\/span><\/p>\n O primeiro passo no teste de hip\u00f3tese \u00e9 definir as hip\u00f3teses nula<\/strong> e alternativa<\/strong> .<\/span><\/p>\n Estas duas hip\u00f3teses devem ser mutuamente exclusivas, portanto, se uma for verdadeira, a outra dever\u00e1 ser falsa.<\/span><\/p>\n Essas duas hip\u00f3teses s\u00e3o definidas da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Hip\u00f3tese nula (H 0<\/sub> ):<\/strong> Os dados amostrais s\u00e3o consistentes com a cren\u00e7a dominante em rela\u00e7\u00e3o ao par\u00e2metro populacional.<\/span><\/p>\n Hip\u00f3tese Alternativa ( HA<\/sub> ):<\/strong> Os dados da amostra sugerem que a hip\u00f3tese declarada na hip\u00f3tese nula n\u00e3o \u00e9 verdadeira. Em outras palavras, uma causa n\u00e3o aleat\u00f3ria influencia os dados.<\/span><\/p>\n Existem dois tipos de hip\u00f3teses alternativas:<\/span><\/p>\n Uma hip\u00f3tese unilateral<\/strong> envolve fazer uma afirma\u00e7\u00e3o \u201cmaior que\u201d ou \u201cmenor que\u201d. Por exemplo, suponha que a altura m\u00e9dia de um homem nos Estados Unidos seja de 70 polegadas ou mais.<\/span><\/p>\n As hip\u00f3teses nula e alternativa neste caso seriam:<\/span><\/p>\n Uma hip\u00f3tese bilateral<\/strong> envolve fazer uma afirma\u00e7\u00e3o \u201cigual a\u201d ou \u201cdiferente de\u201d. Por exemplo, suponha que a altura m\u00e9dia de um homem nos Estados Unidos seja de 70 polegadas.<\/span><\/p>\n As hip\u00f3teses nula e alternativa neste caso seriam:<\/span><\/p>\n Nota:<\/em> O sinal de \u201cigual\u201d \u00e9 sempre inclu\u00eddo na hip\u00f3tese nula, seja =, \u2265 ou \u2264.<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir ilustram como definir as hip\u00f3teses nula e alternativa para diferentes problemas de pesquisa.<\/span><\/p>\n Exemplo 1:<\/strong> Um bi\u00f3logo deseja testar se o peso m\u00e9dio de uma determinada popula\u00e7\u00e3o de tartarugas \u00e9 diferente do peso m\u00e9dio amplamente aceito de 300 libras.<\/span><\/p>\n A hip\u00f3tese nula e alternativa para esta pesquisa seria:<\/span><\/p>\n Se rejeitarmos a hip\u00f3tese nula, significa que temos provas suficientes dos dados de amostragem para dizer que o verdadeiro peso m\u00e9dio desta popula\u00e7\u00e3o de tartarugas \u00e9 diferente de 300 libras.<\/span><\/p>\n Exemplo 2:<\/strong> Um engenheiro deseja testar se uma bateria nova pode produzir watts m\u00e9dios superiores ao padr\u00e3o atual da ind\u00fastria de 50 watts.<\/span><\/p>\n A hip\u00f3tese nula e alternativa para esta pesquisa seria:<\/span><\/p>\n Se rejeitarmos a hip\u00f3tese nula, significa que temos provas suficientes dos dados de amostragem para dizer que a verdadeira pot\u00eancia m\u00e9dia produzida pela nova bateria \u00e9 superior ao actual padr\u00e3o da ind\u00fastria de 50 watts.<\/span><\/p>\n Exemplo 3:<\/strong> Um bot\u00e2nico quer saber se um novo m\u00e9todo de jardinagem produz menos res\u00edduos do que o m\u00e9todo de jardinagem padr\u00e3o, que produz 20 libras de res\u00edduos.<\/span><\/p>\n A hip\u00f3tese nula e alternativa para esta pesquisa seria:<\/span><\/p>\n Se rejeitarmos a hip\u00f3tese nula, significa que temos provas suficientes dos dados de amostragem para dizer que o verdadeiro peso m\u00e9dio produzido por este novo m\u00e9todo de jardinagem \u00e9 inferior a 20 libras.<\/span><\/p>\n Tipos de hip\u00f3teses alternativas<\/strong><\/span><\/h2>\n
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Exemplos de hip\u00f3teses alternativas<\/strong><\/span><\/h2>\n
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Quando rejeitar a hip\u00f3tese nula<\/strong><\/h2>\n