Interpretar os resultados de um teste estatístico envolve entender alguns conceitos-chave:
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Valor-p: O valor-p é a probabilidade de obter um resultado tão extremo quanto o observado, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. Se o valor-p for menor que o nível de significância (geralmente 0,05), então você rejeita a hipótese nula e conclui que há uma diferença estatisticamente significativa.
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Nível de significância (α): O nível de significância é o limiar que você define para decidir quando rejeitar a hipótese nula. Geralmente é definido como 0,05, o que significa que você está disposto a aceitar uma chance de 5% de estar errado ao rejeitar a hipótese nula.
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Intervalo de confiança: O intervalo de confiança é uma faixa de valores dentro da qual você espera que o verdadeiro valor do parâmetro esteja, com um certo nível de confiança. Por exemplo, um intervalo de confiança de 95% para a média poderia ser interpretado como: “Estamos 95% confiantes de que a verdadeira média da população está dentro deste intervalo”.
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Estatística de teste: A estatística de teste é o resultado do cálculo do teste estatístico. O valor da estatística de teste é usado para determinar o valor-p.
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Hipótese nula e alternativa: A hipótese nula é a afirmação que você está tentando testar – geralmente é a afirmação de que não há diferença ou relação. A hipótese alternativa é o oposto da hipótese nula.
Portanto, para interpretar os resultados de um teste estatístico, você compararia o valor-p com o seu nível de significância, e rejeitaria a hipótese nula se o valor-p for menor. Você também olharia para o intervalo de confiança para ter uma ideia da precisão da sua estimativa. Lembre-se, a interpretação dos resultados também depende do contexto dos dados e do teste estatístico específico que você está usando.
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