<\/p>\n
Quando voc\u00ea executa um teste estat\u00edstico, seja um teste qui-quadrado, teste de m\u00e9dia populacional, teste de propor\u00e7\u00e3o populacional, regress\u00e3o linear ou qualquer outro teste, muitas vezes voc\u00ea est\u00e1 interessado no valor p resultante deste teste.<\/span><\/p>\n Um valor p simplesmente indica a for\u00e7a da evid\u00eancia que apoia uma hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Se o valor p for menor que o n\u00edvel de signific\u00e2ncia, rejeitamos a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Portanto, quando voc\u00ea obt\u00e9m um valor p de 0,000, precisa compar\u00e1-lo com o n\u00edvel de signific\u00e2ncia. Os n\u00edveis de signific\u00e2ncia comuns incluem 0,1, 0,05 e 0,01.<\/span><\/p>\n Como 0,000 \u00e9 menor que todos esses n\u00edveis de signific\u00e2ncia, rejeitar\u00edamos a hip\u00f3tese nula em cada caso.<\/span><\/p>\n Vejamos um exemplo para tornar as coisas mais claras.<\/span><\/p>\n Uma f\u00e1brica afirma produzir pneus pesando cada um 200 libras.<\/span><\/p>\n Um auditor chega e testa a hip\u00f3tese nula de que o peso m\u00e9dio dos pneus \u00e9 de 200 libras contra a hip\u00f3tese alternativa de que o peso m\u00e9dio dos pneus n\u00e3o \u00e9 de 200 libras, usando um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05.<\/span><\/p>\n A hip\u00f3tese nula (H0):<\/strong> \u03bc = 200<\/span><\/p>\n A hip\u00f3tese alternativa: (Ha):<\/strong> \u03bc \u2260 200<\/span><\/p>\n Ao testar uma hip\u00f3tese para uma m\u00e9dia, o auditor obt\u00e9m um valor p de 0,000.<\/span><\/p>\n Como o valor p de 0,000 \u00e9 inferior ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05, o auditor rejeita a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Exemplo: Obtendo um valor P de 0,000<\/span><\/strong><\/h2>\n