• Flavia Pinheiro Zanotto

Entendendo os tipos de hipóteses de pesquisa



O que é teste de hipóteses em pesquisa?

O teste de hipóteses é um procedimento sistemático que vem da questão de pesquisa que você possui. Além disso, é um teste estatístico usado para determinar se a hipótese assumida pelos dados da amostra é verdadeira para toda a população, e não somente para sua amostra.


Continuando, o objetivo de testar a hipótese é fazer uma inferência sobre a população de interesse com base na amostra aleatória retirada dessa população. Além disso, é uma suposição que será testada para determinar a relação entre dois conjuntos de dados.


1. Existem dois tipos de hipóteses em estatística

A. Hipótese Nula

Esta é a suposição de que o evento não ocorrerá ou não há relação entre as variáveis ​​comparadas. Uma hipótese nula não tem relação com o resultado do estudo, a menos que seja rejeitada. A hipótese nula usa H0 como seu símbolo.


B. Hipótese Alternativa

A hipótese alternativa é o oposto lógico da hipótese nula. Além disso, a aceitação da hipótese alternativa segue a rejeição da hipótese nula. Ele usa H1 ou Ha como seu símbolo


Exemplo


Uma empresa fabricante de um medicamento para dor de cabeça afirma que seu produto diminui em média 98% das dores de cabeça de quem usa o medicamento.


Para testar a afirmação crie hipóteses nulas e alternativas


H0 (Hipótese Nula): Média = 98%


H1/Ha (Hipótese Alternativa): A média é inferior a 98%


Dependendo da distribuição da população, você pode categorizar a hipótese estatística em dois tipos.

A. Hipótese Simples

A hipótese simples especifica um valor exato para o parâmetro.


B. Hipótese Composta

A hipótese composta especifica um intervalo de valores para o parâmetro.


Exemplo:

Uma empresa afirma ter alcançado 1.000 unidades em média de vendas para este trimestre. (Hipótese Simples)


Uma empresa afirma atingir as vendas na faixa de 900 a 1.000 unidades para este trimestre. (Hipótese Composta).


Com base no tipo de teste estatístico, a hipótese em estatística pode ser.

A. unicaudal

O teste unicaudal ou teste direcional considera uma região crítica de dados que resultaria na rejeição da hipótese nula se a amostra de teste cair nessa região de dados. Portanto, aceitando a hipótese alternativa. Além disso, a área de distribuição crítica neste teste é unilateral, o que significa que a amostra de teste é maior ou menor que um valor específico.


B. Bicaudal

O teste bicaudal ou teste não direcional é projetado para mostrar se a média da amostra é significativamente maior e significativamente menor que a média da população. Aqui, a área crítica da distribuição é bilateral. Se a amostra estiver dentro do intervalo, a hipótese alternativa é aceita e a hipótese nula é rejeitada.


Testando hipóteses estatísticas
Passo 1: Desenvolva a hipótese inicial de pesquisa
A hipótese de pesquisa é desenvolvida a partir da questão de pesquisa. É a previsão do que você quer investigar. Além disso, uma hipótese de pesquisa inicial é importante para restaurar as hipóteses nula e alternativa, para testar matematicamente a questão de pesquisa. Veja se ajuda aqui.
Passo 2: Declare as hipóteses nula e alternativa com base em sua hipótese de pesquisa
Normalmente, a hipótese alternativa é sua hipótese inicial que prevê a relação entre as variáveis. No entanto, a hipótese nula é uma previsão de que não há nenhuma relação entre as variáveis ​​nas quais você está interessado.
Passo 3: Realizar amostragem e coleta de dados para testes estatísticos
É importante realizar a amostragem e coletar os dados de forma a auxiliar a hipótese de pesquisa formulada.
Passo 4: realizar testes estatísticos com base no tipo de dados que você coletou
Existem vários testes estatísticos disponíveis. Com base na comparação da variância dentro do grupo e entre grupo, você pode realizar os testes estatísticos para o estudo da pesquisa. Se a variância entre os grupos for grande o suficiente e houver pouca ou nenhuma sobreposição entre os grupos, o teste estatístico mostrará um valor p baixo (a diferença entre os grupos não é um evento casual). Alternativamente, se a variância dentro do grupo for alta em comparação com a variância entre grupos, então o teste estatístico mostra um valor p alto (a diferença entre os grupos é um evento casual).
Passo 5: com base no resultado estatístico, rejeite ou deixe de rejeitar sua hipótese nula
Na maioria dos casos, você usará o valor p gerado a partir de seu teste estatístico para orientar sua decisão. Você considerará um nível predeterminado de significância de 0,05 para rejeitar sua hipótese nula, ou seja, há menos de 5% de chance de obter os resultados em que a hipótese nula é verdadeira.
Passo 6: apresente seus resultados finais do teste de hipóteses
Você apresentará os resultados de sua hipótese na seção de resultados do trabalho de pesquisa. Na seção de resultados, você fornece um breve resumo dos dados e um resumo dos resultados do seu teste estatístico. Enquanto isso, na discussão, você pode mencionar se seus resultados apoiam sua hipótese inicial.

Conclusão

Observe que nunca rejeitamos ou deixamos de rejeitar a hipótese alternativa. Isso ocorre porque o teste de hipóteses não é projetado para provar ou refutar nada. No entanto, ele é projetado para testar se um resultado ocorreu de forma espúria ou por acaso. Assim, o teste estatístico de hipóteses torna-se uma ferramenta estatística crucial para definir matematicamente o resultado de uma questão de pesquisa.


Complicado? As coisas vão se solidificando devagar...

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