Como interpretar um teste de hipótese estatística

Escrito por damon verial Google | Traduzido por andressa gonzalez
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Como interpretar um teste de hipótese estatística
Para os estatísticos, a compreensão de como interpretar os testes de hipóteses é uma segunda natureza, mas nem todo mundo é um estatístico (Stockbyte/Stockbyte/Getty Images)

Um teste de hipótese estatística oferece um conjunto de hipóteses mutuamente exclusivas e expõe uma conclusão, em termos, dessas hipóteses. Para os estatísticos, a compreensão de como interpretar os testes de hipóteses é uma segunda natureza, mas nem todo mundo é um estatístico. Em muitas circunstâncias, é importante para pesquisadores de outras áreas interpretar o teste de hipótese dado em um relatório. No entanto, tal tarefa não será difícil; só será necessário localizar pequenas quantidades de estatísticas e resultados pertinentes.

Nível de dificuldade:
Moderadamente desafiante

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Instruções

  1. 1

    Encontre o conjunto de hipóteses. Para quase todos os testes de hipóteses estatísticas existem apenas duas hipóteses. Elas são geralmente escritas na forma "H0" para a "hipótese nula" e "H1" ou "Ha" para a "hipótese alternativa".

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    Interprete o significado dessas hipóteses. Elas são mutuamente exclusivas em igualdades e desigualdades. Por exemplo, "H0: x = 0" e “Ha: x != 0". Nesta situação, o que a hipótese nula declara é que a estatística "x" é igual a zero. Por outro lado, as hipóteses alternativas afirmam que a estatística "x" não é igual a zero. Essas são as hipóteses que os pesquisadores testam. Geralmente, é apropriado reinterpretá-las em linguagem normal. Por exemplo, se a estatística x representa a diferença entre machos e fêmeas em uma pontuação de teste padronizado, a hipótese nula afirmará que não há diferenças entre as pontuações masculinas e femininas.

  3. 3

    Localize a conclusão do relatório. Ela demonstra para qual hipótese a evidência das informações aponta. A maioria dos relatórios estatísticos dão suas conclusões na forma de "nós rejeitamos a hipótese nula em favor da hipótese alternativa" ou "nós não rejeitamos a hipótese nula". Você pode reinterpretar essas conclusões em termos de hipóteses originais. Por exemplo, se o estudo estatístico sobre diferenças sexuais em um teste padronizado rejeitar a hipótese nula em favor da hipótese alternativa, você poderá reafirmar isso como "o relatório mostrou que há diferenças significativas entre os resultados dos testes masculinos e femininos".

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    Encontre o valor de p do estudo. Ele é, sem dúvida, a parte de informação mais importante em um teste de hipótese estatística; no entanto, muitos não estatísticos ignoram suas interpretações. O valor de p é geralmente localizado na conclusão de um relatório estatístico, muitas vezes implícito dentro dos parênteses [por exemplo: "Nós rejeitamos a hipótese nula (p = 0,03)"]. Embora a definição matemática de um valor de p possa ser complicada para os leigos, uma maneira fácil de interpretá-la é com a "força" da evidência para a conclusão. Para rejeitar a hipótese nula, os valores de p mais próximos de zero mostram evidências mais fortes, enquanto que para aceitar (ou não rejeitar) a hipótese nula, os valores de p mais próximos de um mostram uma evidência mais forte.

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