Na estatística inferencial, hipóteses são formadas como respostas provisórias a questões de pesquisa. Testes hipotéticos estatísticos nos permitem avaliar hipóteses sobre parâmetros populacionais com base em estatísticas amostrais. O tipo de teste varia de acordo com o nível de medição das variáveis ​​envolvidas. Se um parâmetro de população for hipotetizado como maior ou menor que algum valor, um teste unilateral será usado. Quando nenhuma direção é indicada na hipótese da pesquisa, um teste bicaudal é usado. Um teste bicaudal mostrará se há ou não uma diferença nos valores das variáveis ​​envolvidas.

Reúna os dados para os parâmetros da população. Determine se existe uma base teórica que indique uma diferença especificada na direção dos parâmetros. Uma diferença especificada seria indicada declarando que o valor de uma variável é maior ou menor que o da outra variável. Essa informação permite que você decida se um teste bicaudal é apropriado.

Faça suposições com relação ao nível de medição da variável, o método de amostragem, o tamanho da amostra e os parâmetros da população. Use essas suposições para formular suas hipóteses. Sua primeira hipótese será sua hipótese de pesquisa, ou H1. Essa hipótese afirma a diferença nas variáveis ​​do parâmetro população. Sua segunda hipótese será sua hipótese nula, ou H0. Esta hipótese contradiz a hipótese de pesquisa e afirma que não há diferença entre a média da população e um valor especificado.
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Calcule as estatísticas de teste de alfa. Alfa é o nível de probabilidade em que a hipótese nula é rejeitada. O alfa é normalmente definido nos níveis .05, .01 ou .001, o que significa que haverá uma margem de erro de 5%, 1% ou 0,1%. Para um teste bicaudal, divida o valor de alfa por 2 e compare-o com a estatística Z se o desvio padrão for conhecido ou a estatística t se o desvio padrão não for conhecido.

Teste o valor nulo hipótese para determinar se existe uma diferença entre o parâmetro da população. O objetivo é rejeitar a hipótese nula para dar suporte à hipótese da pesquisa. Quando o valor da probabilidade é menor que o alfa, rejeitamos a hipótese nula e apoiamos a hipótese da pesquisa. Quando o valor de probabilidade é maior que o alfa, não rejeitamos a hipótese nula.

Dica

Os tamanhos de amostra que são muito pequenos podem distorcer os resultados da pesquisa.