Matemática — Estatística Múltipla Escolha

Ao realizar um teste de hipótese com nível de significância de 5%, o que significa obter um p-valor de 0,03?

Ao realizar um teste de hipótese com nível de significância de 5%, o que significa obter um p-valor de 0,03?

  1. A hipótese nula deve ser aceita com 97% de confiança.
  2. Há 3% de chance de a hipótese alternativa estar incorreta.
  3. A evidência é forte o suficiente para rejeitar a hipótese nula ao nível de 5%
  4. A hipótese alternativa deve ser rejeitada.
  5. O erro tipo II foi cometido.

Resolução completa

Explicação passo a passo

C
Alternativa C

Alternativa C - A evidência é forte o suficiente para rejeitar a hipótese nula ao nível de 5%.

Análise da Questão

Esta questão aborda os conceitos fundamentais de teste de hipóteses, especificamente a relação entre o p-valor e o nível de significância.

Conceitos-Chave

Para resolver este problema, é necessário entender a regra de decisão básica em testes estatísticos:

  1. Nível de Significância (\alpha): É o limite de probabilidade que definimos para decidir se um resultado é estatisticamente significativo. Neste caso, \alpha = 5\% ou $0,05$.
  2. P-valor: Representa a probabilidade de obter resultados tão extremos quanto os observados, assumindo que a hipótese nula (H_0) é verdadeira.
  3. Regra de Decisão:
  • Se **P-valor < \alpha$**: Rejeita-se a Hipótese Nula ($H_0). Há evidências suficientes contra ela.
  • Se **P-valor \geq \alpha$**: Não se rejeita a Hipótese Nula ($H_0). Não há evidências suficientes para descartá-la.

Aplicação ao Caso

  • Nível de Significância: $0,05$
  • P-valor Obtido: $0,03$

Comparando os valores:
0,03 < 0,05

Como o p-valor ($0,03$) é menor que o nível de significância ($0,05$), concluímos que o evento observado é improvável sob a hipótese nula. Portanto, a decisão correta é rejeitar a hipótese nula. Isso significa que existe evidência estatística suficiente para apoiar a hipótese alternativa.

Por que as outras alternativas estão incorretas?

AlternativaMotivo da Incorreção
ANo teste de hipótese, não dizemos que aceitamos a hipótese nula, apenas que "não rejeitamos". Além disso, a confiança está ligada ao nível \alpha, não à diferença direta $1 - p$.
BO p-valor não mede a probabilidade de uma hipótese ser verdadeira ou falsa. Ele mede a probabilidade dos dados dada a hipótese nula.
DSe rejeitamos a hipótese nula, estamos aceitando (ou dando suporte) à hipótese alternativa, não rejeitando-a.
EErro Tipo II ocorre quando falhamos em rejeitar uma hipótese nula falsa. Como estamos rejeitando H_0, esse erro não se aplica diretamente à decisão tomada.

Conclusão

A comparação direta entre o p-valor e o nível de significância confirma que a evidência é suficiente para rejeitar a hipótese nula.

Alternativa C.

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