Testes de hipóteses — Dados, 14–17 anos
Uma forma estruturada de avaliar se os dados seriam surpreendentes caso uma explicação inicial fosse verdadeira.
Ideia
Um teste de hipóteses começa com uma afirmação prudente, chamada hipótese nula, como «o novo tratamento não altera nada». Comparam-se os dados observados com o que essa afirmação prevê. Se os dados fossem muito invulgares, rejeita-se a hipótese nula; caso contrário, não há evidência suficiente para a rejeitar.
Para quê usá-los?
As pessoas veem muitas vezes uma diferença numa amostra e querem chamá-la um efeito real. Mas as amostras variam naturalmente, mesmo quando nada mudou. Os testes de hipóteses foram desenvolvidos para distinguir uma diferença que poderia acontecer por acaso de outra difícil de explicar apenas pelo acaso.
Exemplo resolvido
Lança-se uma moeda 100 vezes e obtêm-se 62 caras. Começa-se com a hipótese nula de que a moeda é equilibrada, logo a probabilidade de cara é 0,5. Resultados perto de 50 são esperados; 62 é bastante invulgar. Um cálculo dá um valor-p bilateral de cerca de 0,02, inferior a 0,05, pelo que se rejeita a hipótese de equilíbrio com cautela.
Erro comum
Rejeitar a hipótese nula não prova que a alternativa seja verdadeira, e não a rejeitar não prova que a hipótese nula seja verdadeira. Este erro é compreensível porque, na linguagem corrente, um teste parece dar um veredicto; a evidência estatística é mais limitada e depende do desenho do estudo.
Onde aparecem
Os investigadores clínicos usam testes ao comparar tratamentos, e os engenheiros usam-nos para verificar se um processo mudou. As notícias podem falar de uma «diferença significativa», por isso compreender o teste ajuda a perguntar qual foi o tamanho da diferença e como os dados foram recolhidos.
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