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Transcrição de vídeo

o Digamos que eu administre um website que atualmente tem a cor branca no fundo e eu sei que a média de tempo que as pessoas ficam no meu site é de 20 minutos e eu estou pensando em fazer uma alteração de maneira que as pessoas fiquem mais tem ou no meu site minha ideia é transformar a cor de fundo em amarelo mas depois de mudar isto como é que eu faço para ter certeza de que a mudança foi bem-sucedida E aí que o teste de significância entra o que eu vou fazer primeiro é determinar as hipóteses a hipótese nula e a hipótese alternativa a hipótese nula é aquela afirmação em que diz que não há novidade tudo continua como estava ou seja neste caso é dizer que a média de tempo no site continua sendo de 20 minutos isso depois de mudar a cor para amarelo agora a hipótese alternativa é dizer que a média agora é maior que 20 minutos depois da o ou seja as pessoas estão ficando mais tempo no meu site a próxima coisa a fazer é determinar um limite conhecido como nível de significância E daqui a pouquinho você vai compreender o que isto significa o nível de significância normalmente é indicado pela letra grega alfa e normalmente você vai ver o nível de significância como algo um centésimo ou cinco centésimos ou um décimo ou talvez em porcentagem um por cento cinco porcento 10% vamos para este nosso exemplo determinar o nível de significância Digamos que de 0,05 E agora o que vamos fazer é tomar uma amostra das pessoas que estão visitando o meu Website já na cor amarela e nós somos calcular parâmetros estatísticos para esta mostra como a média ou desvio padrão da amostra E então vamos dizer Esse nós assumirmos que a hipótese nula é verdadeira qual é a probabilidade em termos uma mostra com essa estatística que nós obtivemos esse aquela probabilidade por menor que o nosso nível de significância esse caso se a probabilidade for menor que 0,05 ou seja menor que 5 porcento então nós rejeitamos a hipótese nula e dizemos que temos evidência para a hipótese alternativa porém se a probabilidade de nós termos a estatística que obtivermos para a média for igual ou maior que o nível de significância nós dizemos que não podemos rejeitar a hipótese nula e não temos evidência para a hipótese alternativa e o que nós faríamos é o que eu vou chamar aqui de Passo 3 que é tomar uma amostra digamos neste exemplo que de tamanho n = 100 100 pessoas que visitam o Website Amarelo já emitimos algum parâmetro estatístico para essa amostra liga é a média da amostra e obtivemos 25 minutos e se nós não tivermos O desvio padrão populacional que na maioria das vezes nós não temos poderemos calcular o desvio padrão amostral o s aqui e no próximo passo calculamos o valor P que é probabilidade pelo menos a esta distância da média e nós assumirmos e a hipótese nula é verdadeira ou seja ele tem uma probabilidade condicional é a probabilidade de que a nossa média amostral neste caso aqui para uma amostra de tamanho sem é maior que ou igual a 25 minutos dado que é Nossa a hipótese nula seja verdadeira em outros vídeos nós tratamos de falar sobre como fazer isto tem Nossa assumirmos que a distribuição amostral das médias amostrais é aproximadamente normal nós podemos usar a média amostral e o tamanho da nossa amostra além do desvio e não da mostra e talvez usando uma estatística tema distribuição te podemos descobrir como esta probabilidade se comporta aqui então podemos decidir se vamos rejeitaram não a hipótese nula e eu vou chamar isto de Passo 5 no qual há duas situações se o valor P for menor que o alfa então eu rejeito a minha hipótese nula e podemos dizer que há evidências para a hipótese alternativa agora assim nosso valor P for maior que ou igual ao nível de significância e nesse caso a 0,05 então não posso rejeitar a hipótese nula eu não vou dizer que eu posso aceitar a hipótese nula só digo que eu não posso rejeitá-la então quando eu faço todos estes cálculos e obtém um valor p e digamos que foi de 0,03 e esse valor é menor que 0,05 do nível de significância E então eu rejeito a hipótese nula O que é evidência para a hipótese alternativa e isto deveria fazer algum sentido porque o que estamos dizendo é ei veja tomamos uma mostra esse nós assumirmos a hipótese nula a probabilidade de ter esta amostra é de três por cento três centésimos e já que essa probabilidade é menor que a probabilidade deste limite aqui do nível de significância nós rejeitamos a hipótese nula e temos evidências para a hipótese alternativa por outro lado poderia haver um cenário em que após fazer os cálculos aqui nós descobrimos um valor P vamos que diz 0,5 que você pode interpretar dizendo-se nós assumirmos que a hipótese nula é verdadeira ou seja não há mudança no comportamento do visitante no site após a troca de cor eu terei cinquenta por cento de probabilidade de ter este resultado a situação em que o valor que é maior que o nível de significância eu não vou rejeitar a hipótese nula Então essa é a base para testes de significância de maneira geral e isso é aplicável em praticamente todos os campos ainda há um ponto que vale a pena deixar bem claro o valor P aquele que estamos usando para decidir se vamos um não rejeitar a hipótese nula é a probabilidade de ter a sua estatística amostral dado que a hipótese nula é verdadeira algumas vezes as pessoas confundem e dizem Ei Isso é a probabilidade da hipótese nula ser verdadeira dado que nós temos a estatística obtida para a amostra e eu digo claramente não não estamos tentando medir a probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira ou não tô tentando fazer aqui é falar Ei se assumirmos que a hipótese nula seja verdadeira qual é a probabilidade que nós temos e conseguir este resultado para a estatística da população Esse essa probabilidade for baixa digamos abaixo de um certo limite que é o nível de significância que nós estabelecemos em algum momento então nós decidimos rejeitar a hipótese nula e dizer que temos evidências para a hipótese alternativa até o próximo vídeo
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