Quiz: Teste De Hipóteses
Quiz: Teste De Hipóteses
Teste seus conhecimentos sobre: Teste De Hipóteses
Pergunta 1: O que é um teste de hipóteses?
— Um teste de hipóteses é um procedimento estatístico que permite avaliar a validade de uma suposição sobre um parâmetro populacional com base em dados amostrais.
Pergunta 2: Qual é a hipótese nula (H0)?
— A hipótese nula (H0) é uma suposição inicial que não indica efeito ou diferença, e é a base para a comparação em testes de hipóteses.
Pergunta 3: O que é a hipótese alternativa (H1)?
— A hipótese alternativa (H1) é a suposição que se considera verdadeira se a hipótese nula for rejeitada, indicando a presença de um efeito ou diferença.
Pergunta 4: O que significa um nível de significância de 5%?
— Um nível de significância de 5% indica que existe uma probabilidade de 5% de rejeitar a hipótese nula quando ela é, na verdade, verdadeira, o que caracteriza um erro tipo I.
Pergunta 5: O que é um erro tipo I?
— Um erro tipo I ocorre quando se rejeita a hipótese nula, mesmo sabendo que ela é verdadeira, levando a uma conclusão falsa.
Pergunta 6: O que caracteriza um erro tipo II?
— Um erro tipo II ocorre quando não se rejeita a hipótese nula, mesmo que a hipótese alternativa seja verdadeira, resultando em uma conclusão incorreta.
Pergunta 7: Qual é o propósito de um valor p em um teste de hipóteses?
— O valor p é uma medida que indica a probabilidade de observar os dados, ou algo mais extremo, se a hipótese nula for verdadeira. Um valor p baixo sugere forte evidência contra H0.
Pergunta 8: Quando devemos rejeitar a hipótese nula?
— Rejeitamos a hipótese nula quando o valor p é menor que o nível de significância, indicando que os dados fornecem evidência suficiente contra H0.
Pergunta 9: Qual é a diferença entre um teste unilateral e um teste bilateral?
— Um teste unilateral avalia a possibilidade de um efeito em uma única direção, enquanto um teste bilateral verifica a possibilidade de efeitos em ambas as direções.
Pergunta 10: Qual é o impacto de aumentar o tamanho da amostra em um teste de hipóteses?
— Aumentar o tamanho da amostra geralmente aumenta a potência do teste, ou seja, a capacidade de detectar um efeito verdadeiro, reduzindo a probabilidade de erro tipo II.