A avaliação de hipóteses é uma técnica empregada por diversos analistas, tanto no setor privado quanto no governamental, para formular declarações ou presunções fundamentadas acerca de dados populacionais.
Se você já trabalhou com ou estudou dados populacionais, certamente já se deparou com esta ferramenta essencial que é a avaliação de hipóteses.
Existem várias abordagens para fazer suposições, mas nem todas garantem a mesma precisão.
Utilizar dados sobre os quais você não tem certeza pode ser arriscado para sua organização, especialmente se você não tiver confiança neles.
A avaliação de hipóteses surge como uma estratégia eficaz para alcançar um nível superior de precisão, sendo uma ferramenta fundamental na análise de populações.
Neste artigo, vamos explorar o conceito de avaliação de hipóteses, seu funcionamento, benefícios e aplicações práticas.
Então, vamos iniciar esta jornada de conhecimento!
O que é a Avaliação de Hipóteses?
A avaliação de hipóteses é um método de inferência estatística que auxilia analistas a verificar se os dados populacionais disponíveis oferecem suporte suficiente a uma determinada hipótese, permitindo a formulação de conclusões a partir dela.
Por meio dessa metodologia, os analistas podem examinar uma hipótese com facilidade e determinar a acuracidade da suposição com base nos dados disponíveis.
De forma simplificada, trata-se de um processo de verificação baseado em estatísticas inferenciais, que permite chegar a um veredicto sobre dados populacionais utilizando informações coletadas de uma amostra.
Em geral, é quase impossível para os analistas determinar propriedades ou parâmetros específicos de toda a população. Contudo, por meio da avaliação de hipóteses, é possível elaborar previsões e decisões fundamentadas com base nos dados da amostra e em sua precisão.
Tipos de Avaliação de Hipóteses
A avaliação de hipóteses abrange diferentes tipos, incluindo:
- Hipótese Nula: As estatísticas indicam que os dados da amostra são aleatórios e que não há correlação entre as duas variáveis nos dados amostrais fornecidos.
- Hipótese Alternativa: Apresenta a tese principal, opondo-se à hipótese nula. É a força motriz do processo de avaliação, pois demonstra uma relação entre duas variáveis nos dados da amostra.
- Hipótese não direcional: Este tipo de avaliação serve como uma hipótese bilateral. Ela indica que não existe uma direção específica entre as variáveis nos dados amostrais e que o valor real não corresponde ao valor previsto.
- Hipótese direcional: A hipótese direcional estabelece uma relação específica entre duas variáveis, onde uma variável em um dado amostral pode influenciar as demais.
- Hipótese estatística: Permite que os analistas avaliem se os dados e o valor atendem a uma hipótese específica. É útil para fazer declarações e suposições sobre o resultado de um parâmetro da população da amostra.
A seguir, vamos examinar os métodos de avaliação de hipóteses.
Métodos de Avaliação de Hipóteses
Para avaliar a veracidade de uma hipótese, um analista precisa de evidências plausíveis para chegar a uma conclusão. Nesse processo, são estabelecidas hipóteses nulas e alternativas antes de iniciar a avaliação.
A avaliação de hipóteses não se resume a um único método, mas envolve diversas abordagens para determinar se os dados da amostra são favoráveis. O analista deve considerar os dados e o tamanho da amostra, escolhendo o método mais apropriado.
Teste de Normalidade
Este é um método padrão para avaliar a distribuição normal em dados amostrais. Durante o processo, verifica-se se os pontos de dados agrupados em torno da média estão abaixo ou acima dela.
Neste teste estatístico, a probabilidade de os pontos estarem acima ou abaixo da média é a mesma. Uma curva em forma de sino é formada, sendo distribuída igualmente em ambos os lados da média.
Teste Z
É utilizado quando os dados populacionais têm distribuição normal. Ele verifica se a média de dois parâmetros populacionais separados é diferente quando a variância dos dados é conhecida.
Este tipo de teste é frequentemente utilizado durante a análise de dados populacionais quando o tamanho da amostra é superior a trinta. Além disso, o teorema do limite central torna o Teste Z adequado, pois ele afirma que, à medida que o tamanho da amostra aumenta, as amostras tendem a ter distribuição normal.
Teste T
O Teste T é utilizado quando o tamanho da amostra é limitado e a distribuição é geralmente normal. Ele é aplicado principalmente quando o tamanho da amostra é inferior a 30 e o desvio padrão do parâmetro é desconhecido.
Ao realizar um Teste T, o objetivo é calcular os intervalos de confiança de dados populacionais específicos.
Teste Qui-Quadrado
O teste qui-quadrado é um método popular para avaliar a adequação e a integridade da distribuição de dados.
O principal motivo para utilizar este teste é verificar a variação da população em relação a uma variação da população de um valor presumido ou conhecido. Há diferentes testes qui-quadrado, mas os mais comuns são o teste qui-quadrado de variância e independência.
Teste ANOVA
A Análise de Variância (ANOVA) é um método estatístico que auxilia na comparação de conjuntos de dados de duas amostras. Ele permite comparar mais de duas médias simultaneamente.
Além disso, o teste ANOVA explica a relação entre uma variável dependente e uma variável independente em dados amostrais. Seu uso é semelhante ao dos Testes Z e T, mas estes últimos são limitados a apenas duas médias.
Como Funciona a Avaliação de Hipóteses?
Todo analista que utiliza a avaliação de hipóteses emprega dados de amostra aleatórios para análise e medição. Durante o teste, esses dados são utilizados para verificar a hipótese nula e a hipótese alternativa.
Como já mencionado, a hipótese nula e a hipótese alternativa são mutuamente exclusivas e, no resultado do teste, apenas uma pode ser verdadeira.
Entretanto, há casos em que a hipótese nula é rejeitada, mas a hipótese alternativa nem sempre é verdadeira.
Valor-p: Ao iniciar o processo de avaliação, o valor-p ou valor de probabilidade é utilizado para indicar se o resultado é significativo ou não. Além disso, o valor-p mostra a probabilidade de ocorrer um erro ao descartar ou não descartar uma hipótese nula durante o teste. O valor-p resultante é entre 0 e 1, e é comparado com o nível de significância ou nível alfa.
O nível de significância define o risco aceitável ao rejeitar uma hipótese nula durante o teste. É importante lembrar que o resultado da avaliação de hipóteses pode levar a dois tipos de erros:
- Erro Tipo 1: Ocorre quando o resultado do teste descarta a hipótese nula, mesmo sendo verdadeira.
- Erro Tipo 2: Ocorre quando a hipótese nula é aceita pelo resultado da amostra, apesar de ser falsa.
Todos os valores que levam à rejeição da hipótese nula são armazenados na região crítica, e o valor crítico separa as regiões críticas das demais.
Etapas para Realizar a Avaliação de Hipóteses
A avaliação de hipóteses envolve principalmente quatro etapas:
- Definir as Hipóteses: O analista deve definir as duas hipóteses, de forma que apenas uma seja verdadeira. A hipótese nula indicará que não há diferença na média, enquanto a hipótese alternativa afirmará que há uma diferença significativa.
- Planejar: É preciso criar um plano de análise para a avaliação dos dados da amostra. É vital fazer a amostragem e coletar os dados da amostra de forma que eles possam testar sua hipótese.
- Analisar Dados da Amostra: Após definir como os dados serão avaliados, inicia-se o processo de análise dos dados da amostra de forma física. Ao analisar os dados, deve-se verificar se as amostras são independentes e se os tamanhos de ambas as amostras são grandes o suficiente.
- Calcular as Estatísticas do Teste: Nesta etapa, calcula-se as estatísticas do teste e o valor-p, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
- Avaliar o Resultado: Por fim, avalia-se o resultado da avaliação de hipóteses, decidindo se rejeita a hipótese nula ou declara sua plausibilidade com base nos dados da amostra.
Agora, vamos explorar os benefícios da avaliação de hipóteses.
Benefícios da Avaliação de Hipóteses
Os benefícios da avaliação de hipóteses incluem:
- Auxilia na análise da validade de uma afirmação com base em dados.
- Permite que o analista crie um ambiente confiável para tomar decisões com base em dados de amostra.
- Possibilita determinar se os dados da amostra envolvidos na avaliação de hipóteses são estatisticamente significativos.
- Auxilia na avaliação da confiabilidade e validade dos resultados dos testes em qualquer processo de avaliação sistemática.
Permite extrapolar dados de uma amostra para uma população maior, dependendo da necessidade.
Casos de Uso da Avaliação de Hipóteses
A avaliação de hipóteses é utilizada em diversos setores para determinar a precisão de dados amostrais. Alguns exemplos práticos são:
#1. Ensaios Clínicos
A avaliação de hipóteses é amplamente utilizada em ensaios clínicos, ajudando profissionais de saúde a decidir se um novo medicamento, tratamento ou procedimento será eficaz, com base em dados amostrais.
Um médico pode supor que um tratamento aliviará os níveis de potássio em alguns pacientes. Ele pode medir o nível de potássio de um grupo de pacientes antes do tratamento e depois verificá-lo novamente.
O médico realiza o teste de hipótese, onde H0: Udepois = Uantes, indicando que o nível de potássio é o mesmo de antes após a aplicação do tratamento. A outra hipótese, Ha: Udepois < Uantes, significa que o nível de potássio diminuiu após o tratamento.
Se o valor-p for menor que o nível de significância, o médico pode concluir que o tratamento pode reduzir o nível de potássio.
#2. Manufatura
Na manufatura, a avaliação de hipóteses auxilia supervisores a decidir se um novo método ou técnica é eficaz.
Por exemplo, uma fábrica pode usar a avaliação de hipóteses para descobrir se um novo método está reduzindo o número de produtos defeituosos por lote. Suponha que o número de produtos defeituosos seja 300 por lote.
O fabricante deve determinar a média do número total de produtos defeituosos produzidos antes e depois de usar o novo método. Eles podem realizar testes de hipóteses e usar as hipóteses H0: Udepois = Uantes, onde a média de produtos defeituosos produzidos após o novo método é a mesma de antes.
A hipótese alternativa é HA: Udepois não é igual a Uantes, ou seja, o número total de produtos defeituosos após o novo método é diferente.
Após o teste, se o valor-p for menor que o nível de significância, a unidade fabril pode concluir que o número de produtos defeituosos mudou.
#3. Agricultura
A avaliação de hipóteses é usada para determinar se fertilizantes ou pesticidas causam crescimento e imunidade em plantas. Biólogos podem usar o teste para provar que uma planta pode crescer mais de 15 polegadas após a aplicação de um novo fertilizante.
O biólogo pode aplicar o fertilizante por um mês para coletar dados de amostra. Ao fazer um teste, a hipótese nula é H0 U = 15 polegadas, indicando que o fertilizante não causa aumento no crescimento médio da planta.
A hipótese alternativa é HA: U > 15 polegadas, significando que os fertilizantes causam aumento no crescimento médio da planta. Se o valor-p for menor que o nível de significância, o biólogo pode concluir que os fertilizantes causam mais crescimento do que antes.
Recursos de Aprendizagem
#1. Estatísticas: Uma Introdução Passo a Passo da Udemy
A Udemy oferece um curso de estatística com uma introdução passo a passo, incluindo avaliação de hipóteses. Este curso contém exemplos e lições de um ex-cientista de dados do Google para ajudar na compreensão de intervalos de confiança, testes de hipóteses e mais.
#2. Estatísticas Essenciais para Análise de Dados da Udemy
Este curso da Udemy sobre estatísticas essenciais para análise de dados auxilia no aprendizado de estatística com projetos do mundo real, atividades, testes de hipóteses, distribuições de probabilidade, análise de regressão e muito mais.
#3. Estatística para Ciência de Dados e Análise de Negócios
Este curso da Udemy é voltado para estatística em ciência de dados e análise de negócios, com foco na avaliação de hipóteses. Abrange estatísticas inferenciais e descritivas, além de análise de regressão.
#4. Teste de Hipóteses por Jim Frost
Este livro, disponível na Amazon, é um guia intuitivo para ajudar analistas a tomar decisões baseadas em dados.
Ele aborda o funcionamento dos testes de hipóteses, sua importância, como usar intervalos de confiança, valores-p e níveis de significância de forma eficaz, entre outros tópicos.
#5. Teste de Hipóteses por Scott Hartshorn
Este livro apresenta exemplos visuais e é ideal para iniciantes que procuram um guia rápido sobre testes de hipóteses.
Ele apresenta o significado das estatísticas, seus tipos e seu funcionamento, sem exigir conhecimento prévio aprofundado em estatística, explicando tudo de forma intuitiva.
Palavra Final
A avaliação de hipóteses auxilia na verificação de suposições e no desenvolvimento de dados estatísticos com base nessa avaliação. É utilizado em diversos setores, desde manufatura e agricultura até ensaios clínicos e tecnologia da informação. Além de ser precisa, essa metodologia ajuda a tomar decisões embasadas em dados para sua organização.
Em seguida, explore recursos de aprendizado para se tornar um analista de negócios.