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