Selecionar as opções de análise para Poder e tamanho de amostra para teste t para 1 amostra

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 média da população é menor que a média hipotética. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se a média da população é maior do que a média hipotética.

  Por exemplo, um analista qualidade utiliza este teste unilateral para ter a certeza de que a concentração média de sólidos em água é menor do que 22,4 mg/l. O teste unilateral tem maior poder para determinar se a média é menor do que 22,4 mg/l, mas não pode detectar se a média é maior do que 22,4 mg/l.

• Não é igual: Use este teste bilateral para determinar se a média da população difere da média 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 engenheiro quer saber se o comprimento médio dos lápis é diferente do alvo de 18,85 cm. Como qualquer diferença em relação ao alvo é importante, o engenheiro utiliza este teste bilateral para determinar se a média é maior do que ou menor do que o alvo.

• Maior que: Use este teste unilateral para determinar se a média da população é maior que a média hipotética.

  Por exemplo, um administrador de hospital usa este teste unilateral para determinar se a classificação média em uma pesquisa de satisfação do paciente é maior do que 90. Este teste unilateral tem maior poder para determinar se a classificação média é superior a 90, mas não pode detectar se a classificação média é inferior a 90.

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.