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

Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste de aleatorização para proporção de 1 amostra. A saída principal inclui 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 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

Normalmente, é mais fácil determinar a distribuição com mais reamostras. Por exemplo, nesses dados, a distribuição é ambígua para 50 amostras. Com 1000 reamostras, a forma 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 proporção da população e a proporção hipotética é estatisticamente significante, 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 de p ≤ α: A diferença entre as proporções 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 proporção da população e a proporção 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 de p > α: A diferença entre as proporções 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 proporção da população e a proporção hipotética é estatisticamente significativa.

Teste por Aleatorização para a Proporção para 1 Amostra

Histograma do teste por aleatorização

Amostra observada N Proporção 200 0,620000
Teste por aleatorização Hipótese nula H₀: p = 0,5 Hipótese alternativa H₁: p > 0,5 Número de reamostras Média Valor-p 1000 0,49942 0,002
Principais resultados: valor-p

Nestes resultados, a hipótese alternativa afirma que a proporção de leitores que possuem um console PlayStation é superior a 0,5. Como o valor-p é 0,002, que é menor do que o nível de significância de 0,05, a decisão é rejeitar a hipótese nula e concluir que a proporção de leitores que possuem um console PlayStation é maior que 0,5.

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