Probabilidade e estatistica pdf

Este é um artigo destacado. Clique probabilidade e estatistica pdf para mais informações. Esta é uma versão em áudio do artigo. Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

Por exemplo, o termo significância clínica se refere à importância prática do efeito de um tratamento. 0,05 ou menos, dependendo da área de estudo. Arbuthnot usou séries de dados temporais da proporção de nascimentos de homens e da proporção de nascimentos de mulheres em Londres entre 1629 e 1710 para realizar o primeiro teste de significância por meio da comparação de dados observados e da hipótese nula. Estes testes podem ser chamados testes de significância, e quando estes testes estão disponíveis é possível descobrir se uma segunda amostra é ou não é significantemente diferente da primeira . Apesar da indicação da probabilidade de 0,05, Fisher não pretendia que o nível de significância fosse fixo. O estatístico inglês sugeriu que os níveis de significância fossem estabelecidos de acordo com circunstâncias específicas.

O teste de hipóteses propõe uma hipótese para a relação estatística entre os dois conjuntos de dados comparados. Esta comparação é considerada estatisticamente significante se a relação entre os conjuntos de dados rejeitar a hipótese nula. Em relação ao intervalo de confiança, o nível de confiança é a frequência com a qual o intervalo observado contém o valor correto para o parâmetro de interesse quando o experimento é repetido várias vezes. Em relação ao teste de hipóteses, o nível de confiança é o complemento do nível de significância. Relação entre os erros do tipo I e do tipo II associados às distribuições das hipóteses nula e alternativa.

Quando realizar o teste de hipótese, o pesquisador deve tentar maximizar o poder de uma dada significância. O lema de Neyman-Pearson consiste justamente em demonstrar as condições necessárias e suficientes para o teste de hipóteses mais poderoso. Lembrando que a região de aceitação é o conjunto de valores do teste estatístico para o qual a hipótese nula não é rejeitada e a região de rejeição ou a região crítica é o conjunto de valores do teste estatístico para o qual a hipótese nula é rejeitada. 40 e 60 vezes em 100 lançamentos? Entretanto, quando reporta-se um intervalo, o parâmetro populacional desconhecido está dentro ou fora deste intervalo. Não existe probabilidade deste intervalo conter o parâmetro populacional.

Se o nível de significância for menor, a probabilidade do valor estatístico ser mais extremo que o valor crítico também será menor. Portanto, terá menos poder estatístico. A significância estatística desempenha um papel fundamental em testes de hipóteses estatísticos, sendo usada para determinar se a hipótese nula deve ou não deve ser rejeitada. Para a hipótese nula ser rejeitada, um resultado observado precisa ser estatisticamente significante.

Por exemplo, perguntar se um grupo de objetos é mais pesado que outro ou se o desempenho de estudantes em uma tarefa é melhor que em outra. Nestes casos, um teste bicaudal também pode ser utilizado. Consequentemente, a hipótese nula pode ser rejeitada com um resultado menos extremo se um teste unicaudal for utilizado. No entanto, o teste unicaudal é mais poderoso que o teste bicaudal apenas se a direção especificada ou a hipótese alternativa forem verdadeiras. Se a direção especificada ou a hipótese alternativa forem falsas, então o teste unicaudal não tem poder. Os testes de hipóteses são constituídos a partir de alternativas que são testadas. Se uma amostra é selecionada de uma população, é possível tirar conclusões sobre esta amostra por meio da aplicação da teoria de probabilidades.

Fisher são filosoficamente semelhantes aos erros do tipo I de Neyman-Pearson. A diferença entre eles não é trivial e reflete a diferença fundamental entre as ideias de Fisher sobre os testes de significância com inferência indutiva e o teste de hipóteses de Neyman-Pearson com procedimento indutivo. Entretanto, muitos livros sobre análise estatística em diferentes áreas de estudo, tanto na graduação quando na pós-graduação abordam o assunto como se fossem um método único de inferência estatística. Hoje o método considerado clássico é o teste de hipótese de Neyman-Pearson, embora muitas vezes ele seja apresentado com os testes de significância de Fisher. Esta mistura com mais elementos de Fisher do que elementos de Neyman-Pearson e com interpretação bayseana de alguns resultados pode resultar na confusão entre medidas de erro procedimentais, probabilidades frequentistas e probabilidades a posteriori de a hipótese nula ser verdadeira e significância estatística e significância científica dos resultados da pesquisa. Pesquisadores focam exclusivamente se seus resultados são estatisticamente significantes e se eles podem reportar dados que não são substanciais e replicáveis. Um estudo que se mostre estatisticamente significante não necessariamente é praticamente significante, isto é, a significância estatística não implica em resultados práticos significantemente diferentes.

scroll to top