Conclusão para um teste t de duas amostras usando valor-p

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 conclusões para um teste t de duas amostras usando o valor p. Este exemplo diz o seguinte: um sociólogo estudando a fertilidade na França e na Suíça queria testar se havia uma diferença no número médio de bebês meninas em cada país. O sociólogo obteve uma amostra aleatória de bebês de cada país. Aqui estão os resultados do teste. Temos aqui uma amostra de 100 bebês da França e uma amostra de 100 bebês da Suíça. As amostras de cada país não precisam ter exatamente o mesmo tamanho, ok? Temos as médias da amostra, os desvios-padrões da amostra, e também temos o erro padrão da média ou seja, para cada amostra qual seria a nossa estimativa do desvio-padrão da distribuição de amostragem da média da amostra. Aqui abaixo, temos um teste t para as diferenças entre as médias dessas populações. Para ter certeza de que podemos dar sentido a isso, vamos nos lembrar do que está acontecendo. A hipótese nula é que não há diferença no número médio de bebês meninas na França versus o número médio de bebês meninas na Suíça. Essa seria nossa hipótese nula, ou seja, não temos nenhuma novidade nessa hipótese. Já a nossa hipótese alternativa seria que eles são diferentes. E é isso o que temos aqui. É um teste t para ver se temos evidências e isso sugeriria nossa hipótese alternativa. Assim, o que vamos fazer é assumir a nossa hipótese nula. Com isso, somos capazes de calcular uma estatística t. Aí, com essa estatística t e os graus de liberdade, você pode calcular um valor p. Se esse valor p estiver abaixo do nível de significância, então você consideraria que esse cenário é bastante improvável. E, com isso, você rejeitaria a hipótese nula, o que sugeriria a alternativa. Mas, se o seu valor p for maior que o seu nível de significância, você falharia em rejeitar a hipótese nula. E, com isso, você não teria evidências suficientes para assumir a alternativa. Então, o que está acontecendo aqui? Bem, você realmente só precisa comparar este valor com este valor. É dito aqui que o nível de significância alfa é 0,05. Há evidências suficientes para concluir que há uma diferença no número médio de bebês meninas em cada país? Bem, podemos ver que o nosso valor p é 0,13, que é maior que o nosso alfa, ou seja, é maior que 0,05. Sendo assim, falhamos em rejeitar nossa hipótese nula. Não há evidências suficientes para concluir que há uma diferença. Não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula e sugerir a alternativa. Bem, meu amigo ou minha amiga, eu espero que você tenha compreendido tudo direitinho aqui. E mais uma vez eu quero deixar para você um grande abraço. E até a próxima!