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Curso: Estatística Avançada > Unidade 10
Lição 9: Como testar a diferença de duas proporções da população- Teste de hipóteses para diferença em proporções
- Como construir hipóteses para duas proporções
- Como escrever hipóteses para testar a diferença de proporções
- Exemplo de teste de hipóteses para diferença em proporções
- Estatística de teste em um teste z de duas amostras para a diferença de proporções
- Valor-p em um teste z de duas amostras para a diferença de proporções
- Como comparar o valor-p ao nível de significância para um teste que envolve diferença de proporções
- Intervalo de confiança de teste de hipóteses para diferença em proporções
- Como tirar conclusões sobre a diferença de proporções
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Intervalo de confiança de teste de hipóteses para diferença em proporções
Intervalo de confiança de teste de hipóteses para diferença em proporções.
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Transcrição de vídeo
RKA12MC – Olá, meu amigo ou minha amiga!
Tudo bem com você? Seja muito bem-vindo ou bem-vinda a
mais um vídeo da Khan Academy Brasil. E, neste vídeo, vamos resolver um exemplo sobre
o intervalo de confiança para o teste de hipóteses para a diferença de proporções. Este exemplo diz o seguinte: uma universidade oferece um certo
curso que os alunos podem realizar presencialmente ou em um ambiente on-line. Os professores do curso ficaram
curiosos se houve uma diferença na taxa de aprovação
entre as duas configurações. Dados de um semestre recente mostraram que
80% dos alunos passaram no ambiente presencial e 75% dos alunos passaram
no ambiente on-line. Eles estavam dispostos a tratar
estes (dados, no caso, né?) como amostras representativas de todos os alunos
que podem fazer cada configuração do curso. Os professores usaram esses resultados
para fazer um intervalo de confiança de 95% para estimar a diferença entre a proporção de
alunos que passam em cada configuração do curso. Então, isso é um intervalo de confiança
de 95% para a diferença entre a proporção que passou no curso presencial e a
proporção que passou no curso on-line. O intervalo resultante foi de
aproximadamente -0,04 até 0,14. Só para ter certeza de que
entendemos o que isso está dizendo, isso aqui está dizendo que 95% das
vezes em que você passar por isso, porque que estamos falando sobre
um intervalo de confiança de 95%, então 95% das vezes em que a
gente coletar certas amostras e aí construir um intervalo de confiança
para a diferença de proporções, a gente vai ter a proporção
verdadeira nesse intervalo. Eles querem usar esse intervalo
para testar a hipótese nula de que as verdadeiras
proporções são as mesmas contra a hipótese alternativa, em que verdadeiras proporções são diferentes. Suponha que todas as condições
para inferência foram atendidas. Com base no intervalo, o que sabemos sobre o
valor p correspondente e a conclusão do teste? Pause este vídeo e tente
descobrir isso sozinho ou sozinha. Vamos fazer isso juntos aqui agora? O que é interessante aqui é que
vamos usar um intervalo de confiança e pensar em um teste de hipótese. Lembre-se: em um teste de hipótese, a gente
assume que a nossa hipótese nula é verdadeira. Então, vamos assumir isso aqui. Há outra maneira de escrever isso também. Podemos dizer também que a diferença
entre o presencial e o on-line, neste caso, as proporções
verdadeiras, é igual a zero. Ou seja, assumimos que as
proporções são equivalentes. Em um teste de hipóteses,
vamos assumir que isso é verdade. Em um teste de hipótese tradicional, a
gente define algum nível de significância. Então, vamos dizer que definimos
um nível de significância de 5%, e isso é um nível de
significância muito típico. Neste caso, se a probabilidade de
obter os resultados que obtemos aqui pela diferença nas proporções
da amostra for menor que 5%, a gente diz o seguinte: “Ei, isso é muito improvável.
Vamos rejeitar a hipótese nula”, o que vai sugerir a alternativa. Mas aqui temos algo interessante.
Temos o intervalo de confiança. Se a gente somar isso aqui ao
nível de confiança, temos 100%. Logo, estamos fazendo um
teste de hipótese bilateral Observe aqui que a hipótese alternativa não é
apenas que o presencial é melhor do que o on-line, ou que é pior do que o on-line, é apenas que eles são diferentes. Assim, temos um teste de hipótese bilateral. Nessas condições, você pode
realmente fazer algumas inferências sobre o valor p de seu
intervalo de confiança. Pense assim: estamos assumindo que
a nossa hipótese nula é verdadeira quando fazemos esse teste de hipótese. Então, quando construímos um
intervalo de confiança de 95%, a gente espera que 95% de intervalos de
confiança tenham sobreposição igual a zero. De onde tirei esse zero? Lembre-se: isso aqui é um intervalo de
confiança para a diferença de proporções. Nossa hipótese nula é que a verdadeira
diferença nas proporções é zero. Então, 95% das vezes [em] que fizermos isso, se assumirmos que a hipótese nula é verdadeira, vamos sobrepor com zero. Ou outra maneira de pensar sobre isso é que 5% dos intervalos de confiança
não se sobrepõem a zero. Então, se você está em uma situação
em que você passa por esse processo, em que você tenta construir
um intervalo de confiança de 95%, e você não se sobrepõe com sua diferença assumida
das verdadeiras proporções de sua hipótese nula, bem, nessa situação seu valor p vai ser
menor que o seu nível de significância de 5%. Nessa situação, você vai
rejeitar a sua hipótese nula. Nessa primeira situação, o seu valor p
vai ser maior ou igual ao seu nível alfa, e, aí, você não conseguiria
rejeitar a hipótese nula. Qual é a situação aqui? Bem, nosso intervalo realmente inclui a diferença assumida nas proporções
verdadeiras da hipótese nula. Isso significa que, ao assumir a hipótese
nula, estaremos nesse primeiro cenário. Esse é um dos 95% de intervalos de confiança em que realmente sobrepomos com o verdadeiro
parâmetro que estamos tentando estimar. Nessa situação, o nosso valor p
vai ser maior ou igual ao nosso alfa, que, nesse caso, é 5%. Portanto, falhamos em rejeitar a hipótese nula e não há evidências para sugerir
que há uma verdadeira diferença nas notas entre o presencial e o on-line. Bem, meu amigo ou minha amiga, eu espero que você tenha compreendido
tudo direitinho o que conversamos aqui. E, mais uma vez, eu quero deixar para
você um grande abraço, e até a próxima!