Interpretar os principais resultados para Teste de aleatorização para média de 1 amostra

Complete as seguintes etapas para interpretar um teste de aleatorização para a média de 1 amostra. As saídas principais incluem o histograma e o valor-p.

Etapa 1: examinar a forma da sua distribuição bootstrap

Use o histograma para examinar a forma da sua distribuição bootstrap. A distribuição bootstrap é a distribuição da diferença das médias de cada reamostra. A distribuição bootstrap deve ter aparência normal. Se a distribuição bootstrap for não normal, não é possível confiar nos resultados.
50 reamostras
1000 reamostras

É mais fácil determinar a distribuição com mais reamostras. Por exemplo, nestes dados, a distribuição é ambígua para 50 reamostras. Com 1000 reamostras, o formato parece aproximadamente normal.

Neste histograma, a distribuição bootstrap parece ser normal.

Etapa 2: determine se os resultados de teste são estatisticamente significativos

Para determinar se a diferença entre a média da população e a média hipotética é estatisticamente significativa, compare o valor-p com o nível de significância. Geralmente, 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 se concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença real, é de 5%.
Valor-p ≤ α: A diferença entre as médias é estatisticamente significativa (rejeite H0)
Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, você deve rejeitar a hipótese nula. É possível concluir que a diferença entre a taxa da população e a taxa hipotética é estatisticamente significativa. Para calcular um intervalo de confiança e determinar se a diferença tem significância prática, use Bootstrap para função de uma amostra. Para obter mais informações, acesse Significância prática e estatística.
Valor-p > α: A diferença entre as médias não é estatisticamente significativa (não deve rejeitar H0)
Se o valor-p for maior do que o nível de significância, você não deve rejeitar a hipótese nula. Não há evidências suficientes para concluir que a diferença entre a média da população e a média hipotética é estatisticamente significativa.

Randomization Test for 1-Sample Mean: Time

Randomization Test Histogram for Time

Observed Sample Variable N Mean StDev Variance Sum Minimum Median Maximum Time 16 11.331 3.115 9.702 181.300 7.700 10.050 16.000
Randomization Test Null hypothesis H₀: μ = 12 Alternative hypothesis H₁: μ < 12
Number of Resamples Mean StDev P-Value 1000 11.9783 0.7625 0.199
Principais resultados: valor-p

Nestes resultados, a hipótese alternativa indica que o tempo de reação médio é menor que 12 minutos. Como o valor-p é 0,203, que é maior do que o nível de significância de 0,05, a decisão é por não rejeitar a hipótese nula. Não é possível concluir que o tempo de reação médio é menor que 12 minutos.

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