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Selecione a hipótese alternativa ou especifique o nível de significância para o teste.

Hipótese Alternativa
Em Hipótese Alternativa, selecione a hipótese que você deseja testar:
  • Menor que: Use este teste unilateral para determinar se a taxa de ocorrência da população é menor que a taxa hipotética. O teste unilateral tem maior potência, mas não pode detectar quando a taxa da população é maior.

    Por exemplo, um analista usa este teste unilateral para determinar se a taxa de televisores que os clientes devolvem por mês é menor do que 3. Este teste unilateral tem maior poder para determinar se a taxa é menor do que 3, mas ele não consegue detectar se a taxa é maior do que 3.

  • Não é igual: Use este teste bilateral para determinar se a taxa da população difere da taxa hipotética. Este teste bilateral pode detectar diferenças que são menores ou maiores do que o valor hipotético, mas tem menos poder do que um teste unilateral.

    Por exemplo, um analistas testa se a taxa de problemas de manutenção por um tipo de aeronave é diferente do alvo de 0,2 por dia. Como qualquer diferença em relação ao alvo é importante, o analista testa se a diferença é maior ou menor do que o alvo.

  • Maior que: Use este teste unilateral para determinar se a taxa de ocorrência da população é maior que a taxa hipotética. Este teste unilateral dá maior poder, mas não pode detectar se a taxa de ocorrência da população é menor do que a taxa hipotética.

    Por exemplo, um gerente de call center utiliza este teste unilateral para determinar se a taxa de chamadas por dia é maior do que 1000. Este teste unilateral possui maior poder para determinar se a taxa é maior do que 1000, mas não pode determinar se a taxa é inferior a 1000.

Para obter mais informações sobre como selecionar uma hipótese alternativa unilateral ou bilateral, acesse Sobre as hipóteses nula e alternativa.

Nível de significância

Use o nível de significância para minimizar o valor do poder do teste quando a hipótese nula (H0) for verdadeira. Os valores mais elevados para o nível de significância dão mais poder ao teste, mas também aumentar a chance cometer um erro do tipo I, que está rejeitando a hipótese nula quando ela é verdadeira.

Em geral, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença, é de 5%. Ele também indica que o poder do teste é de 0,05 quando não há nenhuma diferença.
  • Escolha um nível de significância mais elevado, como 0,10, para ter mais certeza de que seja detectada alguma diferença que possivelmente exista. Por exemplo, um engenheiro de qualidade compara a estabilidade de novos rolamentos de esferas com a estabilidade dos rolamentos atuais. O engenheiro deve estar altamente certo que os novos rolamentos de esferas são estáveis porque rolamentos de esferas instáveis podem causar um desastre. Portanto, o engenheiro escolhe um nível de significância de 0,10 para ter mais certeza de detectar qualquer diferença possível na estabilidade dos rolamentos de esferas.
  • Escolha um nível de significância inferior, como 0,01, para ter mais certeza de que seja detectada apenas uma diferença que realmente exista. Por exemplo, um cientista em uma empresa farmacêutica deve estar muito certo de que a alegação de que um novo medicamento da empresa reduz significativamente os sintomas é verdadeira. O cientista escolhe um nível de significância de 0,01 para ter mais certeza de que exista qualquer diferença significativa nos sintomas.
"Comprimento" da observação (tempo, itens, área, volume, etc.)
Introduza um valor para dividir a taxa de amostragem de ocorrência numa forma mais útil (taxa de amostragem de ocorrência ÷ tamanho de observação). Por exemplo, um fabricante registra defeitos trimestralmente, mas precisa convertê-los em uma taxa mensal de defeitos para seus relatórios. Um analista insere 3 para dividir a taxa trimestral por 3 para encontrar a taxa mensal defeitos.
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