<\/p>\n
Um teste de hip\u00f3tese<\/a> \u00e9 um teste estat\u00edstico formal que usamos para rejeitar ou n\u00e3o rejeitar uma hip\u00f3tese estat\u00edstica.<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como realizar os seguintes testes de hip\u00f3tese em Python:<\/span><\/p>\n Vamos!<\/span><\/p>\n Um teste t de uma amostra<\/a> \u00e9 usado para testar se a m\u00e9dia de uma popula\u00e7\u00e3o \u00e9 ou n\u00e3o igual a um determinado valor.<\/span><\/p>\n Por exemplo, digamos que queremos saber se o peso m\u00e9dio de uma determinada esp\u00e9cie de tartaruga \u00e9 ou n\u00e3o de 310 libras.<\/span><\/p>\n Para testar isso, coletamos uma amostra aleat\u00f3ria simples de tartarugas com os seguintes pesos:<\/span><\/p>\n Peso<\/strong> : 300, 315, 320, 311, 314, 309, 300, 308, 305, 303, 305, 301, 303<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o ttest_1samp()<\/a> na biblioteca scipy.stats<\/strong> para realizar um teste t de uma amostra:<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica do teste t \u00e9 -1,5848<\/strong> e o valor p bicaudal correspondente \u00e9 0,1389<\/strong> .<\/span><\/p>\n As duas hip\u00f3teses para este teste t em uma amostra espec\u00edfica s\u00e3o as seguintes:<\/span><\/p>\n Como o valor p do nosso teste (0,1389)<\/strong> \u00e9 maior que alfa = 0,05, n\u00e3o conseguimos rejeitar a hip\u00f3tese nula do teste.<\/span><\/p>\n N\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para dizer que o peso m\u00e9dio desta esp\u00e9cie espec\u00edfica de tartaruga seja diferente de 310 libras.<\/span><\/p>\n Um teste t de duas amostras<\/a> \u00e9 usado para testar se as m\u00e9dias de duas popula\u00e7\u00f5es s\u00e3o iguais ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n Por exemplo, suponhamos que queremos saber se o peso m\u00e9dio de duas esp\u00e9cies diferentes de tartarugas \u00e9 igual ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n Para testar isso, coletamos uma amostra aleat\u00f3ria simples de tartarugas de cada esp\u00e9cie com os seguintes pesos:<\/span><\/p>\n Amostra 1<\/strong> : 300, 315, 320, 311, 314, 309, 300, 308, 305, 303, 305, 301, 303<\/span><\/p>\n Amostra 2<\/strong> : 335, 329, 322, 321, 324, 319, 304, 308, 305, 311, 307, 300, 305<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o ttest_ind()<\/a> na biblioteca scipy.stats<\/strong> para executar estes dois exemplos de teste t:<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica do teste t \u00e9 \u20132,1009<\/strong> e o valor p bicaudal correspondente \u00e9 0,0463<\/strong> .<\/span><\/p>\n As duas suposi\u00e7\u00f5es para este teste t espec\u00edfico de duas amostras s\u00e3o:<\/span><\/p>\n Como o valor p do teste (0,0463) \u00e9 inferior a 0,05, rejeitamos a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Isto significa que temos provas suficientes para dizer que o peso m\u00e9dio entre as duas esp\u00e9cies n\u00e3o \u00e9 igual.<\/span><\/p>\n Um teste t de amostras pareadas<\/a> \u00e9 usado para comparar as m\u00e9dias de duas amostras quando cada observa\u00e7\u00e3o em uma amostra pode ser associada a uma observa\u00e7\u00e3o na outra amostra.<\/span><\/p>\n Por exemplo, digamos que queremos saber se um determinado programa de treinamento \u00e9 ou n\u00e3o capaz de aumentar o salto vertical m\u00e1ximo (em polegadas) de jogadores de basquete.<\/span><\/p>\n Para testar isso, podemos recrutar uma amostra aleat\u00f3ria simples de 12 jogadores de basquete universit\u00e1rio e medir cada um dos seus saltos verticais m\u00e1ximos. Depois podemos fazer com que cada jogador utilize o programa de treino durante um m\u00eas e depois medir novamente o seu salto vertical m\u00e1ximo no final do m\u00eas.<\/span><\/p>\n Os dados a seguir mostram a altura m\u00e1xima do salto (em polegadas) antes e depois de usar o programa de treinamento para cada jogador:<\/span><\/p>\n Frente<\/strong> : 22, 24, 20, 19, 19, 20, 22, 25, 24, 23, 22, 21<\/span><\/p>\n Depois<\/strong> : 23, 25, 20, 24, 18, 22, 23, 28, 24, 25, 24, 20<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o ttest_rel()<\/a> na biblioteca scipy.stats<\/strong> para realizar este teste t de amostras emparelhadas:<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica do teste t \u00e9 \u20132,5289<\/strong> e o valor p bicaudal correspondente \u00e9 0,0280<\/strong> .<\/span><\/p>\n As duas suposi\u00e7\u00f5es para este teste t de amostras pareadas espec\u00edfico s\u00e3o:<\/span><\/p>\n Como o valor p do teste (0,0280) \u00e9 inferior a 0,05, rejeitamos a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Isto significa que temos evid\u00eancias suficientes para dizer que a altura m\u00e9dia do salto antes e depois de usar o programa de treinamento n\u00e3o \u00e9 igual.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar as seguintes calculadoras online para realizar v\u00e1rios testes t automaticamente:<\/span><\/p>\n Um exemplo de calculadora de teste t<\/a> Um teste de hip\u00f3tese \u00e9 um teste estat\u00edstico formal que usamos para rejeitar ou n\u00e3o rejeitar uma hip\u00f3tese estat\u00edstica. Este tutorial explica como realizar os seguintes testes de hip\u00f3tese em Python: Um teste t de amostra Teste T de duas amostras Teste t de amostras pareadas Vamos! Exemplo 1: um exemplo de teste t em […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3243","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Exemplo 1: um exemplo de teste t em Python<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> scipy.stats as<\/span> stats\n\n#define data<\/span>\ndata = [300, 315, 320, 311, 314, 309, 300, 308, 305, 303, 305, 301, 303]<\/span>\n\n#perform one sample t-test<\/span>\nstats. ttest_1samp<\/span> (a=data, popmean= 310<\/span> )\n\nTtest_1sampResult(statistic=-1.5848116313861254, pvalue=0.1389944275158753)\n<\/strong><\/pre>\n\n
Exemplo 2: teste t de duas amostras em Python<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats<\/span>\n\n#define array of turtle weights for each sample\nsample1 = [300, 315, 320, 311, 314, 309, 300, 308, 305, 303, 305, 301, 303]<\/span>\nsample2 = [335, 329, 322, 321, 324, 319, 304, 308, 305, 311, 307, 300, 305]<\/span>\n\n#perform two sample t-tests<\/span>\nstats. ttest_ind<\/span> (a=sample1, b=sample2) \n\nTtest_indResult(statistic=-2.1009029257555696, pvalue=0.04633501389516516)<\/strong><\/pre>\n\n
Exemplo 3: teste t de amostras emparelhadas em Python<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats<\/span>\n\n#define before and after max jump heights\nbefore = [22, 24, 20, 19, 19, 20, 22, 25, 24, 23, 22, 21]<\/span>\nafter = [23, 25, 20, 24, 18, 22, 23, 28, 24, 25, 24, 20]<\/span>\n\n#perform paired samples t-test<\/span>\nstats. ttest_rel<\/span> (a=before, b=after)\n\nTtest_relResult(statistic=-2.5289026942943655, pvalue=0.02802807458682508)\n<\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Calculadora de teste t de duas amostras<\/a>
Calculadora de teste t de amostras emparelhadas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"