ESTATÍSTICA: Testes de Hipótese

Testes de hipótese são ferramentas usadas para rejeitar ou não uma hipótese estatística com base em informações da amostra.
Há dois tipos de hipóteses a considerar:

a) Hipótese nula (H0): hipótese a ser testada, sendo uma afirmação de igualdade sobre o parâmetro de interesse;
b) Hipótese alternativa (Ha ou H1): hipótese que contraria H0.

Exemplos de hipóteses considerando médias populacionais:
a) H0: µ1 = µ2; Ha: µ1 ≠ µ2;
b) H0: µ1 = µ2; Ha: µ1 < µ2;
c) H0: µ1 = µ2; Ha: µ1 > µ2.

Ao considerar as hipóteses nula e alternativa, deve-se ter em mente a possibilidade de cometer os seguintes erros de inferência:
a) Erro tipo I: erro cometido ao rejeitar H0 quando ela é verdadeira. A probabilidade de ocorrer o erro tipo I é conhecida como nível de significância (α) do teste de hipóteses;
b) Erro tipo II: erro cometido ao não rejeitar H0 quando ela é falsa. A probabilidade do erro tipo II ocorrer é simbolizada por β.
Tais probabilidades estão relacionadas, de forma que quanto maior for α, menor será β e quanto menor α, maior será β.

E, considerando β, pode-se calcular a probabilidade de rejeitar H0 quando ela é falsa, ou seja, calcular o poder do teste: 1 - β. Este valor se torna mais alto (situação ideal) se o tamanho da amostra for grande e/ou se o nível de significância não for muito pequeno.

Por fim, um teste de hipóteses pode ser organizado de acordo com as seguintes diretrizes:
a) Criar as hipóteses H0 e Ha;
b) Fixar o nível de significância;
c) Determinar a estatística de teste e sua distribuição amostral;
d) Determinar a região crítica dentro da distribuição;
e) Calcular a estatística teste;
f) Comparar a estatística teste com a região crítica e associar o resultado com H0 e Ha.

Referências:
CECON, P. R.; SILVA, A. R. da; NASCIMENTO, M.; FERREIRA, A. Métodos Estatísticos. Viçosa: Editora da UFV, 2012.
PERERA, R.; HENEGHAN, C.; BADENOCH, D. Ferramentas Estatísticas no Contexto Clínico. Porto Alegre: Editora Artmed, 2010.