Selecionar as opções de análise para Poder e tamanho de amostra para 1 variância

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: Utilize este teste bilateral para determinar se o desvio padrão da população ou a variância da população é menor do que o desvio padrão ou variância hipotética. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se o desvio padrão da população ou a variância da população é maior do que o valor hipotético.

  Por exemplo, um analista de logística utiliza este teste unilateral para determinar se o desvio padrão de pesos de transporte é inferior a 8,8 kg. Este teste unilateral possui maior poder para determinar se o desvio padrão é menor que 8,8, mas não pode detectar se o desvio padrão é maior do que 8,8.

• Não é igual: Utilize este teste bilateral para determinar se o desvio padrão da população ou a variância da população difere do desvio padrão ou variância 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 analista de qualidade testa se a variância de volumes de enchimento é diferente do alvo de 2,5. 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: Utilize este teste bilateral para determinar se o desvio padrão da população ou a variância da população é maior do que o desvio padrão ou variância hipotética. Este teste unilateral apresenta maior poder, mas não pode detectar quando o desvio padrão da população ou a variância da população é menor do que o desvio padrão hipotético ou a variância hipotética.

  Por exemplo, um analista usa este teste unilateral para determinar se o desvio padrão de diâmetros do tubo é superior a 2 mm. Este teste unilateral possui maior poder para determinar se a variância é maior do que 2 mm, mas não pode determinar se a variância é inferior a 2 mm.

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.