2. Conteúdos
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Inferência Estatística
Lógica dos Testes de Hipóteses
Célia Sales - UAL
3. Estatística Inferencial
(In HyperStat Online Contents)
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A estatística inferencial é usada para conhecer uma
população, à qual não temos acesso, a partir de uma
amostra.
Todas as conclusões têm uma certa margem de erro:
Não podemos afirmar, com 100% de certeza, que certo valor ou
efeito que encontramos na amostra existe na população.
Podemos afirmar que existe, com uma certa probabilidade ou
grau de confiança (por exemplo, 95%).
Por outras palavras, podemos afirmar que um resultado ou efeito
existe na população, com uma certa margem de erro (por
exemplo, 5%).
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4. Métodos da estatística inferencial
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Dois métodos principais
Estimação Testes de hipóteses:
- detectar efeitos na população
- quantificar esses efeitos
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5. Testes de hipóteses
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Quando queremos saber se existem EFEITOS NA
POPULAÇÃO usamos TESTES DE HIPÓTESES.
Exemplos (adaptados de Field, 2010):
Existe uma relação entre a quantidade de disparates
que as pessoas dizem e a quantidade de rebuçados de
vodka que comem?
Será que as pessoas comem mais chocolate quando
estudam estatística?
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6. Estatística inferencial
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Estimação
Teste de hipóteses
A amostra é usada para
estimar um parâmetro e um Uma hipótese nula (“o efeito
intervalo de confiança não existe na população”) é
dessa estimativa avançada
Os dados da amostra são usados
para tentar rejeitar a hipótese
nula
Exemplo: Proporção de
eleitores que votam no
partido X
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7. Passos dos testes de hipóteses
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1º Passo - Criar hipóteses
Hipótese experimental: Há um certo efeito na
POPULAÇÃO
Hipótese numa direcção específica – Teste unilateral
Hipótese sem direcção específica – Teste bilateral
Hipótese nula: NÃO há esse efeito na POPULAÇÃO
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8. Passos dos testes de hipóteses
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2º Passo - Escolher um nível de significância (alfa)
Probabilidade que o investigador estabelece como limite para
decidir se o valor do teste se deve ao acaso
α = 0.05
o efeito é real se apenas 5% (ou menos) dos resultados se dever ao
acaso
α = 0.01
o efeito é real se apenas 1% (ou menos) dos resultados se dever ao
acaso
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9. Passos dos testes de hipóteses
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3º Passo – Calcular o teste estatístico
O teste estatístico oferece-nos uma quantificação do
efeito que estamos a estudar
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10. Passos dos testes de hipóteses
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4º Passo – Calcular p
Probabilidade do resultado do teste estatístico
acontecer na população devido ao acaso, e não
devido a um efeito real.
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11. Passos dos testes de hipóteses
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5º Passo – Comparar α e p
Nível de significância estabelecido Probabilidade do
pelo investigador (probabilidade limite resultado do teste
para decidir se o valor do teste se estatístico se dever ao
deve ao acaso). Ex: α = 0.05 acaso
p<α HÁ UM EFEITO NA POPULAÇÃO (com ___% de confiança)
p≥α O EFEITO encontrado na amostra PODE DEVER-SE AO
ACASO, não podemos afirmar que existe na população
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12. Exemplo, α = 0.05
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p < 0.05 p ≥ 0.05
O resultado do teste estatístico não se O efeito encontrado pode dever-se ao
deve ao acaso, em 95% dos casos acaso em 5% ou mais dos casos
HÁ UM EFEITO NA POPULAÇÃO
Não sabemos se o efeito encontrado
(com 95% de confiança)
com os dados da amostra está
Rejeitamos a hipótese nula presente na população
Assumimos uma margem de erro de O efeito não é estatisticamente
5%, isto é, existe menos de 0.05 de significativo (p ≥ 0.05)
probabilidade de o resultado do teste
estatístico ser devido ao acaso e não a
um efeito real na população
Existe menos de 0.05 de
probabilidade de rejeitarmos a
hipótese nula quando ela é verdadeira
O efeito é estatisticamente
significativo (p < 0.05)
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13. Qual o teste estatístico a usar?
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Vai depender de vários factores:
tipo de efeito que se pretende testar
Nº de variáveis envolvidas
nível de medição das variáveis
Independência das observações
Outras características dos dados (tipo de distribuição de
frequências, igualdade de variâncias, etc.)
Quando abordarmos os vários testes estatísticos,
veremos a sua fórmula e as condições de aplicação.
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14. Como calcular p?
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O efeito que se pretende estudar é calculado através
do teste estatístico, com base nos valores da amostra
Depois é necessário determinar a probabilidade
deste resultado do teste estatístico (efeito encontrado
com base na amostra) se dever ao acaso e não a
um efeito real existente na população
Esta probabilidade é p
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15. Leitura de apoio
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Field (2010), cap. 2
Célia Sales - UAL 2008/2009