Informação básica sobre o teste t
Hipótese: A hipótese é uma explicação tentativa baseada em observações que você fez. As Yourobservações podem ter sido seguidas com uma pesquisa na literatura para mais informações antes de você desenvolver sua hipótese.
Exemplo: As mãos dos homens são maiores que as das mulheres OU adicionar fertilizante a uma planta faz com que ela cresça melhor.
Hipótese nula: A hipótese nula real é uma afirmação mais formal da suahypothesis original. A hipótese nula é escrita da seguinte forma: Não há diferença significativa entre a população A e a população B.
Exemplo: Há uma diferença significativa no tamanho das mãos entre homens e mulheres. OU Não há diferença significativa no crescimento de plantas fertilizadas vs. plantas não fertilizadas.
A razão pela qual escrevemos nesta forma é que os cientistas são basicamente céticos e seu objetivo é provar uma hipótese falsa. Na verdade, nunca se pode realmente provar que ahypothesis é verdadeira. Além disso, então a hipótese nula é usada porque permite relacionar seus cálculos da diferença entre os meios da amostra com um padrão de zero.
O teste t: Usamos este teste estatístico para comparar as nossas populações de amostra e determinar se existe uma diferença significativa entre as suas médias. O resultado do teste t é um valor ‘t’; este valor é então usado para determinar o valor p (ver abaixo).
Se não podemos usar um teste estatístico (não precisa ser um teste t) para determinar se existe uma diferença significativa, então torna-se difícil convencer outros cientistas de que sua pesquisa vale alguma coisa.
Valor P: O valor p é a probabilidade de que ‘t’ cai dentro de um certo intervalo. Em outras palavras, este é o valor que você usa para determinar se a diferença entre os meios em suas populações de amostra é significativa. Para nossos propósitos, um valor de p< 0,05 sugere uma diferença significativa entre as médias da nossa população amostral e nós rejeitaríamos nossa hipótese nula. Um valor de p> 0,05 sugere que não há diferença significativa entre as médias de nossas populações de amostra e não rejeitaríamos nossa hipótese nula.
Tipos de testes t: Há dois tipos de testes t, o teste t não emparelhado e o não emparelhado que será usado neste curso.
Teste não emparelhado: Este tipo de teste t é usado quando você tem amostras independentes. Em outras palavras, suas amostras não estão diretamente relacionadas umas com as outras. Ex: Comprimento do indicador entre machos e fêmeas.