Interpretação dos resultados do teste de hipótese

Introdução à estatística

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Expectativa de vida em Chicago vs. Bangkok

Hipótese nula:
- Não há diferença na expectativa de vida entre quem mora em Chicago e quem mora em Bangkok
Hipótese alternativa:
- Os moradores de Chicago têm uma expectativa de vida maior do que os de Bangkok.

Chicago

Bangkok

sampling_histogram_of_life_expectancy_in_Chicago_and_Bangkok.png

second_sample_histogram_of_life_expectancy_in_Chicago_and_Bangkok.png

sampling_distribution_of_mean_life_expectancy_per_city_following_two_bell_curve_shapes.png

$p$
- Probabilidade de obter o resultado, supondo que a hipótese nula seja verdadeira

chicacgo_sample_means_distribution_annotated_with_p_value_for_mean_of_eighty_two.png

bangkok_and_chicago_sample_mean_distributions_with_p_value_annotated_as_the_overlap_between_the_two.png

Para reduzir o risco de conclusões falsas:
- Defina um limite de probabilidade para rejeitar a hipótese nula
Conhecido como $\alpha$ ou nível de significância.
Decidido antes de coletar os dados pra minimizar o viés:
- Senão, poderiam escolher um $\alpha$ diferente para atender aos seus interesses.
Um limite típico é 0,05
- 5% de chance de achar que os moradores de Chicago vivem mais do que os de Bangkok.
Se $p\leq\alpha$, rejeitar a hipótese nula
Descritos como resultados estatisticamente significativos

sampling_distribution_of_mean_life_expectancy_per_city_following_two_bell_curve_shapes_with_overlap_annotated.png

Introdução à estatística