Conteúdo principal
Estatística Avançada
Curso: Estatística Avançada > Unidade 11
Lição 5: Como testar a diferença de duas médias de população- Hipóteses para um teste t de duas amostras
- Exemplo de hipóteses para testes t pareados e de duas amostras
- Escrever hipóteses para testar a diferença entre médias
- Teste t de duas amostras para a diferença entre médias
- Estatística do teste em um teste t de duas amostras
- Valor-p em um teste t de duas amostras
- Conclusão para um teste t de duas amostras usando valor-p
- Conclusão para um teste t de duas médias usando um intervalo de confiança
- Tirando conclusões sobre a diferença de médias
© 2023 Khan AcademyTermos de usoPolítica de privacidadeAviso de cookies
Conclusão para um teste t de duas médias usando um intervalo de confiança
Dado um intervalo de confiança estimando a diferença entre duas médias, tire uma conclusão em um teste de significância sobre a diferença entre
essas médias.
Quer participar da conversa?
Nenhuma postagem por enquanto.
Transcrição de vídeo
[RKA20C] Olá, meu amigo ou minha amiga!
Tudo bem com você? Seja muito bem-vindo(a) a mais um
vídeo Khan Academy Brasil! Neste vídeo, vamos resolver um exemplo sobre conclusões para
um teste t de duas amostras usando o intervalo de confiança. Este exemplo diz o seguinte: Yuna planta duas variedades de peras,
Williams e Portuguesa. Ela pegou uma amostra
de cada variedade para testar se os valores calóricos médios eram significativamente diferentes. Aqui está um resumo
de seus resultados. Aqui, são fornecidos
os mesmos dados para ambas as amostras. Repare que acabou sendo
o mesmo tamanho de amostra, mas não precisa ser assim. Aqui, em vez de ser
fornecido um valor P, foi fornecido o intervalo de confiança. Yuna quer usar esses resultados
para testar sua hipótese nula de que os valores calóricos médios
são iguais versus a hipótese alternativa,
ou seja, de que eles são diferentes. Suponha que todas as condições
para a inferência foram atendidas. Com base no intervalo, o que sabemos
sobre o valor P correspondente, e qual é a conclusão com um
nível de significância α = 0,01? Bem, pause o vídeo e veja se
você consegue descobrir isso. Vamos fazer isso juntos agora. Lembre-se de que o intervalo
de confiança é de 99%. Isso nos diz que, se construirmos
intervalos de confiança 100 vezes, 99 dessas vezes vamos sobrepor
com o verdadeiro parâmetro que estamos tentando estimar. Neste caso, o verdadeiro parâmetro é
a verdadeira diferença dessas médias. Quando estamos fazendo
um teste de hipótese, sempre começamos assumindo que
a hipótese nula é verdadeira. Sendo assim, assumimos que
a hipótese nula é verdadeira. Outra forma de escrever
essa hipótese nula é que, se as duas médias são iguais, isso é a mesma coisa que
a diferença das médias ser igual a 0. Já que estamos assumindo isso e temos um intervalo de confiança de 99%, então, em 99 de 100 vezes
que fazemos isso, devemos ver esse intervalo
se sobrepondo com o que estamos assumindo
como verdadeiro parâmetro aqui. Como este intervalo de fato
se sobrepõe a 0, se você subtrair 6,44 de 4,
teremos -2,44. Logo, 0 está definitivamente no intervalo. Outra maneira de pensar sobre isso
é que em 1% das vezes não temos sobreposição com 0. Se estivéssemos no 1% das vezes onde não nos sobrepomos
com a diferença assumida, então, rejeitaríamos a hipótese nula. Outra maneira de pensar sobre isso é que isso é menor que o nosso nível
de significância, que é 0,01. Se nosso intervalo de confiança de 99% se sobrepõe com o µ
das peras Williams menos o µ das peras Portuguesas,
tudo sendo igual a 0, isso significa que o valor P > 0,01. Aí, poderemos dizer que o nosso valor P é maior do que o nosso nível
de significância, porque esse é o nosso
nível de significância. Por causa disso, falhamos em
rejeitar a nossa hipótese nula. Se isso não se sobrepuser com
a nossa diferença assumida nas médias, se não se sobrepuser com 0, então estaríamos naquele 1
de 100 cenários. Nesse caso, o nosso valor P
será < 0,01. Com o nosso valor P sendo menor
que o nosso nível de confiança, nesse caso, rejeitaríamos a hipótese nula. E isso sugeriria que há
uma diferença no valor calórico. No entanto, como falhamos
em rejeitar a hipótese nula, não podemos concluir que há
uma diferença no conteúdo calórico. Enfim, espero que você tenha
compreendido tudo direitinho que conversamos aqui
e, mais uma vez, quero deixar para você um
grande abraço e até a próxima!