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    A importância do teste de hipóteses

    Uma hipótese é uma teoria ou proposição estabelecida como uma explicação para a ocorrência de algum fenômeno observado, afirmado como uma conjectura provisória para orientar a investigação, chamada de hipótese de trabalho ou aceita como altamente provável em lugar dos fatos estabelecidos. Uma hipótese científica pode se tornar uma teoria ou, finalmente, uma lei da natureza, se comprovada por experimentos repetíveis. O teste de hipóteses é comum em estatística como um método de tomada de decisões usando dados. Em outras palavras, testar uma hipótese está tentando determinar se sua observação de algum fenômeno provavelmente ocorreu realmente com base em estatísticas.
    Teste de hipóteses estatísticas

    O teste de hipóteses estatísticas, também chamado de análise confirmatória de dados, é freqüentemente usado para decidir se os resultados experimentais contêm informações suficientes para pôr em dúvida a sabedoria convencional. Por exemplo, ao mesmo tempo, pensava-se que pessoas de certas raças ou cores tinham inteligência inferior em comparação aos caucasianos. Foi feita uma hipótese de que a inteligência não se baseia em raça ou cor. Pessoas de várias raças, cores e culturas foram submetidas a testes de inteligência e os dados foram analisados. O teste de hipóteses estatísticas provou que os resultados eram estatisticamente significativos, pois as medidas semelhantes de inteligência entre as raças não são apenas um erro amostral.
    Hipóteses nulas e alternativas

    Antes de testar os fenômenos, você forma uma hipótese do que pode estar acontecendo. Sua hipótese ou palpite sobre o que está ocorrendo pode ser que determinados grupos são diferentes entre si, ou que a inteligência não esteja correlacionada com a cor da pele ou que algum tratamento tenha efeito sobre uma medida de resultado, por exemplo. A partir disso, existem duas possibilidades: uma “hipótese nula” de que nada aconteceu, ou não houve diferenças, nem causa e efeito; ou que você estava correto em sua teoria, que é chamada de "hipótese alternativa". Em resumo, quando você testa uma hipótese estatística, está tentando ver se algo aconteceu e se comparando com a possibilidade de que nada aconteceu. Confusamente, você está tentando provar que nada aconteceu. Se você refuta que nada aconteceu, pode concluir que algo aconteceu.
    Importância do teste de hipóteses

    De acordo com o Departamento de Estatística da Universidade Estadual de San Jose, o teste de hipóteses é um dos conceitos mais importantes em estatística, porque é como você decide se algo realmente aconteceu, ou se certos tratamentos têm efeitos positivos, ou se os grupos diferem entre si ou se uma variável prevê outra. Em resumo, você deseja provar se seus dados são estatisticamente significativos e é improvável que tenham ocorrido apenas por acaso. Em essência, portanto, um teste de hipótese é um teste de significância.
    Conclusões possíveis

    Depois que as estatísticas são coletadas e você testa sua hipótese em relação à probabilidade de chance, você tira sua conclusão final. Se você rejeitar a hipótese nula, estará reivindicando que seu resultado é estatisticamente significativo e que não aconteceu por sorte ou por acaso. Como tal, o resultado prova a hipótese alternativa. Se você não rejeitar a hipótese nula, deve concluir que não encontrou efeito ou diferença em seu estudo. Este método é quantos medicamentos e procedimentos médicos são testados.

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