Os Testes de hipóteses são critérios estatísticos que permitem rejeitar ou não hipóteses testadas, com determinado grau de confiança, baseados em valores amostrais. Em geral apresentam duas hipóteses, hipótese nula (H0), que é a hipótese natural colocada à prova, e a hipótese alternativa (H1), que é a hipótese alternativa à hipótese colocada à prova. O nível de significância do teste é indicado pelo:

O teste de hipótese é usado para determinar se a hipótese assumida pelos dados da amostra é verdadeira para toda a população, e não somente para sua amostra. Com base no tipo de teste estatístico, pode-se realizar a seguinte afirmação:

Para que o Teste Qui-Quadrado seja realizado, deve-se observar, dentre outras, a seguinte condição:

Procedimento que envolve o uso de métodos para analisar dados amostrais e tirar conclusões sobre uma população de interesse. Essa abordagem permite descrever ou testar hipóteses sobre a população, utilizando informações obtidas a partir da observação de uma amostra representativa.
(Disponível em: https://midia.atp.usp.br ? impressos ? plc0503_02. Adaptado.)

O conceito expresso na frase refere-se à:

Considere agora o nível de significância de 5% e as hipóteses:

H_o: µ₁ = µ₂ = µ₃

H₁: há pelo menos uma média diferente das demais

Nesse caso, o teste de hipótese da estatística F faz concluir que:

Supondo que as informações iniciais e o problema indicavam que tal estudo devia ser feito por análise de variância, o engenheiro considerou os dados amostrais e calculou a estatística F. Com isso, verificou que a razão entre as variabilidades “entre” e “dentro” dos grupos é de aproximadamente:

Em condições normais, uma oficina mecânica anuncia que 90% dos veículos deixados para revisão são devolvidos no mesmo dia.

Essa informação pode ser contestada se uma amostra de 100 veículos revelar que 80 deles foram prontamente atendidos e considerando um índice de significância de 2%?

Qual o tipo de erro associado a essa conclusão?

Duzentos candidatos foram entrevistados para se avaliar a correlação entre “fazer cursinho” e “ser aprovado” em um concurso. Os resultados estão na tabela a seguir.

TABELA 3

Relações entre realização de cursinho e desempenho em concursos

	Aprovado?
Cursinho?	Sim	Não
Sim	50	30
Não	50	70

Aplicando o teste qui quadrado com nível de significância de 5% aos dados da tabela 2, conclui-se que:

A tabela 2 a seguir relaciona os estudantes de um curso universitário por turnos.

TABELA 2

	Turno
	Matutino	Noturno	Totais
Alunos	70	120	190
Alunas	50	60	110
Totais	120	180	300

Assumindo a significância de 5%, considerando os valores dados, o quiquadrado calculado e a hipótese “mesma proporção de alunos e alunas nos turnos”, conclui-se:

Sobre os conceitos de Intervalo de Confiança e Teste de Hipótese, julgue as proposições a seguir.

I. Teste de Hipóteses é utilizado para saber se a média populacional, por exemplo, está ou não no intervalo de confiança.

II. O Intervalo de Confiança para a média populacional a partir de uma única observação é melhor ou mais confiável do que o intervalo para a média populacional a partir de uma média amostral.

III. A distribuição T de Student é recomendada quando a quantidade de observações é maior que 30, e a distribuição Z é recomendada quando a quantidade de observações é menor que 30 elementos.

É correto o que se afirma apenas em

Marque a alternativa que não apresenta informações verdadeiras acerca de um teste de hipótese:

Um profissional de segurança do trabalho resolveu fazer um teste estatístico de hipótese para verificar qual seria o melhor horário para a realização de um treinamento. No final do teste, foi verificado que ocorreu o erro tipo I. Esse erro acontece quando:

Se uma moeda é honesta, espera-se que em 50% das vezes em que ela é lançada apareça cara. Uma moeda foi lançada 50 vezes, e em 20 apareceu cara. Usando nível de significância de 1%, podemos afirmar que:(use a Tabela 2 abaixo na solução da questão). 

Tabela da distribuição normal padronizada – P(0≤Z≤z)




Tabela 2 Fonte: Stevenson, W.J. 1986. Estatística aplicada à administração. São Paulo, Harbra, p.461.

Uma empresa distribui, em média, 500 ventiladores por dia, com um desvio padrão de 100 unidades. O fornecedor entrega, em média, 500 ventiladores a cada 10 dias, com um desvio padrão de 2 dias. Essa empresa quer ter produtos em estoque para manter um nível de serviço de 95%. A empresa usa, como fórmula do estoque de segurança, a seguinte equação:

SS = z x (μD x σL)² + (μL x σD)²

Onde:
• SS é o estoque de segurança;
• z é o fator de segurança, que depende do nível de serviço desejado;
• μD é a demanda média diária;
• σD é o desvio padrão da demanda diária;
• μL é o tempo médio de entrega; e
• σL é o desvio padrão do tempo de entrega.

O valor de z, para um nível de confiança de 95%, é dado pela distribuição normal e é igual a z = 1,65.
Nesse cenário, quantos ventiladores deverão ser mantidos no estoque de segurança?

Em um teste de hipóteses estatístico, é possível cometer dois tipos de erro, chamados de Tipo I e Tipo II. Considerando H₀ a hipótese nula e H₁ a hipótese alternativa, o que caracteriza os erros Tipo I e Tipo II, respectivamente?

Ao realizar um teste de hipóteses e verificar os seus resultados, pode-se afirmar que: