Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo. Teste de Hipóteses

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1 Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo Teste de Hipóteses Professora Renata Alcarde Sermarini Piracicaba maio 2014 Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

2 Conceitos iniciais Hipóteses de interesse: { H0 : hipótese nula H a : hipótese alternativa Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

3 Conceitos iniciais Tipos de erro: Escolhendo H 0 podemos cometer o erro dessa hipótese ser falsa: erro tipo II. Escolhendo H a podemos cometer o erro dessa hipótese ser falsa: erro tipo I. hipótese verdadeira H 0 H a sua H 0 sem erro erro tipo II escolha H a erro tipo I (α) sem erro Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

4 Conceitos iniciais Exemplo: Hoje a noite você vai a uma festa. A previsão do tempo diz que há 80% de probabilidade de chuva. Você leva guarda-chuva? { H0 : vai chover hoje a noite H a : Não vai chover hoje a noite Erro tipo I: Você rejeita H 0, acredita que não vai chover, foi sem guarda-chuva e se molha. Erro tipo II: Você não rejeita H 0, acredita que vai chover, leva guarda-chuva e passa a noite toda carregando um guarda-chuva sem usá-lo. Regra da decisão: Regra que estabelece com base nos dados obtidos, quando H 0 é rejeitada. Nível de significância (α): associado a uma regra de decisão. É a probabilidade de se cometer erro tipo I. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

5 Teste para uma proporção populacional Um produtor afirma que a porcentagem de tomates com defeitos, produzidos em sua propriedade, é menor do que 10%. O comprador retira uma amostra de 150 frutos e observa que 10 frutos apresentam defeitos. A qual conclusão o comprador chega? Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

6 Teste para uma proporção populacional Procedimento para a realização de um teste de hipóteses: 1 Formular as hipóteses estatísticas: Hipótese nula (H 0 ) e Hipótese alternativa (H 1 ). 2 Definir da estatística adequada conhecer a distribuição amostral do estimador. 3 Fixar o nível de significância (α) para o teste limitar as regiões de rejeição e aceitação de H 0 z tab Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

7 Teste para uma proporção populacional Teste Bilateral: Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

8 Teste para uma proporção populacional Teste Unilateral (esquerda): Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

9 Teste para uma proporção populacional Teste Unilateral (direita): Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

10 Teste para uma proporção populacional Procedimento para a realização de um teste de hipóteses (continuação): 4 Com base na amostra, obter o valor z cal, tal que z cal = ˆp π 0 π 0 (1 π 0 ) n 5 Comparar z cal com z tab : Se z cal pertencer a região de rejeição rejeita-se H 0 ao nível α de significância Se z cal não pertencer a região de rejeição não se rejeita H 0 ao nível α de significância Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

11 Teste para uma proporção populacional Exemplo: Um produtor afirma que a porcentagem de tomates com defeitos, produzidos em sua propriedade, é menor do que 10%. O comprador retira uma amostra de 150 frutos e observa que 10 frutos apresentam defeitos. Considerando o nível de significância de 5%, a qual conclusão o comprador chega? Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

12 Teste para uma proporção populacional Exercício: Um comprador de sementes deseja verificar se o poder germinativo das sementes de um lote com prazo de validade vencido é maior do que 90%. Para isso, faz um teste de germinação com 100 sementes e observa que 95 germinaram. Conclua considerando o nível de significância de 10%. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

13 Teste para médias populacionais Existem basicamente três tipos de afirmações que podem ser feitas a respeito das médias populacionais: 1 a afirmação diz respeito a uma média populacional. Exemplo: o peso médio ao nascer de bezerros da raça Nelore é de 25,5 Kg. 2 a afirmação diz que duas médias populacionais são iguais. Exemplo: as produções médias de batatinhas de duas variedades são iguais. 3 a afirmação diz que as médias de duas ou mais populações são iguais. Exemplo: desejamos saber se três alimentos têm o mesmo efeito sobre a pressão arterial. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

14 Teste para uma média populacional H 0 : µ = µ 0, em que µ 0 é um valor conhecido. H 1 : µ µ 0 (teste bilateral) H 1 : µ > µ 0 (teste unilateral à direita) H 1 : µ < µ 0 (teste unilateral à esquerda) Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

15 Teste para uma média populacional com variância conhecida Sabendo-se que, para uma população normal X N (µ, σ2 ). n Assim, quando a hipótese nula, µ = µ 0, for verdadeira, a estatística: Z = X µ 0 σ n, segue a distribuição normal padrão, N(0, 1). Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

16 Teste para uma média populacional com variância conhecida Exemplo: Uma balança para encher pacotes de sementes de sementes automaticamente está programada para produzir pacotes com peso médio de 20 kg e desvio padrão de 0,20 kg. Periodicamente é feita uma inspeção para verificar se o peso médio está sob controle. Para este fim, foi selecionada uma amostra de 8 pacotes de sementes, cujos resultados foram: 20,3 19,8 20,3 19,7 19,8 19,7 19,8 19,8 Teste a hipótese que a a balança se desregulou e está produzindo um peso médio inferior a 20 kg. Use o nível de significância de 5%. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

17 Teste para uma média populacional com variância desconhecida Quando não conhecemos a variância da população (mais comum), devemos estimá-la a partir da amostra. Nesse caso, a estatística apropriada para o teste da hipótese é dada por: t = X µ 0 S n, a qual tem distribuição t de Student com n 1 graus de liberdade, quando a hipótese nula for verdadeira. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

18 Teste para uma média populacional com variância desconhecida Exemplo: Um pesquisador deseja verificar se o processamento térmico da soja reduz sua atividade ureática a níveis inferiores a 0,4 (nível máximo permitido para a utilização da soja na alimentação animal). Assim, retirou uma amostra de tamanho 10 e observou os resultados da tabela a seguir: 0,5 0,4 0,2 0,4 0,1 0,2 0,3 0,3 0,4 0,3 Tire uma conclusão supondo nível de significância de 5%. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

19 Teste para uma média populacional - grandes amostras Sabendo-se que, para grandes amostras Sob H 0 a estatística: X N (µ, S2 ). n Z = X µ 0 S n, segue aproximadamente a distribuição normal padrão, N(0, 1). Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

20 Teste para uma média populacional - grandes amostras Exemplo: De modo a verificar se uma máquina automática de encher café está bem regulada, isto é, se o conteúdo médio dos pacotes é 1kg, um operador colheu uma amostra de 36 pacotes e verificou, para essa amostra, que o conteúdo médio foi igual a 0,96 kg com variância igual a 0,01 kg 2. Conclua supondo um nível de significância α = 1%. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

21 Teste para duas médias populacionais H 0 : µ 1 = µ 2 versus H 1 : µ 1 µ 2 teste bilaterial H 1 : µ 1 > µ 2 teste unilaterial à direita H 1 : µ 1 < µ 2 teste unilaterial à esquerda Nestes casos, observam-se duas amostras de duas populações com médias µ 1 e µ 2. Possíveis casos: Dados pareados ou amostras dependentes Dados não pareados ou amostras independentes Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

22 Teste para dados pareados Exemplo: Foi conduzido um experimento para estudar o conteúdo de hemoglobina no sangue de suínos com deficiência de niacina. Aplicaram-se 20 mg de niacina em 8 suínos. Podemos afirmar que o conteúdo de hemoglobina no sangue diminuiu com a aplicação de niacina, ao nível de 5% de significância? Foram medidos níveis de hemoglobina no sangue antes e depois da aplicação da niacina. Os resultados obtidos no experimento foram: Suínos Antes (A) Depois (B) Diferença (D=A-B) 1 13,6 11,4 2,2 2 13,6 12,5 1,1 3 14,7 14,6 0,1 4 12,1 13,0-0,9 5 12,3 11,7 0,6 6 13,2 10,3 2,9 7 11,0 9,8 1,2 8 12,4 10,4 2,0 Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

23 Teste para dados pareados Hipóteses: H 0 : µ A = µ B versus H 1 : µ A > µ B Ou ainda, H 0 : µ D = 0 versus H 1 : µ D > 0 Estatística t = D 0 = D n S D S D n, a qual segue uma distribuição t de Student com n 1 graus de liberdade. D corresponde a média amostral da diferença entre os valores de A e B e S D é o desvio padrão das diferenças. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

24 Teste para dados pareados Exemplo: Foi conduzido um experimento para estudar o conteúdo de hemoglobina no sangue de suínos com deficiência de niacina. Aplicaram-se 20 mg de niacina em 8 suínos. Podemos afirmar que o conteúdo de hemoglobina no sangue diminuiu com a aplicação de niacina, ao nível de 5% de significância? Foram medidos níveis de hemoglobina no sangue antes e depois da aplicação da niacina. Os resultados obtidos no experimento foram: Suínos Antes (A) Depois (B) Diferença (D=A-B) 1 13,6 11,4 2,2 2 13,6 12,5 1,1 3 14,7 14,6 0,1 4 12,1 13,0-0,9 5 12,3 11,7 0,6 6 13,2 10,3 2,9 7 11,0 9,8 1,2 8 12,4 10,4 2,0 Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

25 Teste para dados não pareados Exemplo: Um pesquisador deseja comparar dois meios de cultura diferentes no desenvolvimento de colônias de um certo fungo. Para isso, utilizou 5 placas de Petri com o meio A e 5 com o meio B e colocou o inóculo no centro de cada placa. Após um certo período de tempo, observou as colônias (áreas em cm). Meio A 22,0 23,2 15,4 22,1 25,0 Meio B 20,5 30,5 26,8 24,8 43,0 Será que as áreas são diferentes? Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

26 Teste para dados não pareados Hipóteses H 0 : µ 1 = µ 2 versus H 1 : µ 1 µ 2 teste bilaterial H 1 : µ 1 > µ 2 teste unilaterial à direita H 1 : µ 1 < µ 2 teste unilaterial à esquerda Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

27 Teste para dados não pareados Estatística Variâncias iguais (σ 2 1 = σ2 2 = σ2 ) desconhecidas: T = S 2 p X 1 X 2 ( ), n2 n2 com distribuição t de Student com (n 1 + n 2 2) graus de liberdade e Sp 2 = (n 1 1)SX (n 2 1)SX 2 2. n 1 + n 2 2 Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

28 Teste para dados não pareados Estatística Variâncias desiguais (σ 2 1 σ2 2 ) desconhecidas: T = X 1 X 2, SX 2 1 n 1 + S2 X 2 n 2 com distribuição t de Student com (ν) graus de liberdade e ν = ( S 2 ) X1 n 1 + S2 2 X 2 n 2 ( S 2 X1 n 1 ) 2 n ( S 2 X2 n 2 ) 2 n 2 1. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

29 Teste de variância de 2 populações Hipóteses H 0 : σ 2 1 = σ2 2 aaaaaa vs aaaaaa H a : σ 2 1 > σ2 2 unilateral Estatística do teste Média Variância Amostra 1 x 11 x x 1n x 1 s 2 1 Amostra 2 x 21 x x 2n x 2 s 2 2 F calc = s2 max s 2 min com ν 1 = (n 1 1)g.l. ν 2 = (n 2 1)g.l. (g.l. do numerador) (g.l. do denominador) Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

30 Teste de variância de 2 populações Regiões de rejeição H a : σ 2 1 > σ2 2 Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

31 Teste de variância de 2 populações Conclusões Obs: Se H 0 é rejeitada variância heterogênea. Se H 0 não é rejeitada variância homogênea. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

32 Teste para dados não pareados Exemplo: Um pesquisador deseja comparar dois meios de cultura diferentes no desenvolvimento de colônias de um certo fungo. Para isso, utilizou 5 placas de Petri com o meio A e 5 com o meio B e colocou o inóculo no centro de cada placa. Após um certo período de tempo, observou as colônias (áreas em cm). Meio A 22,0 23,2 15,4 22,1 25,0 Meio B 20,5 30,5 26,8 24,8 43,0 Será que as áreas são diferentes? Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

33 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Tabelas de contingência: Contagem de sobrevivência de enxertos de ameixeiras comparar duas épocas de plantio Distribuição conjunta das frequências das variáveis época de plantio e sobrevivência de enxertos de ameixeiras Época Raízes Total Sobreviventes Mortas Fora da primavera Na primavera Total Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

34 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Tabelas de contingência: Contagem de plantas segregando para dois caracteres: ciclo e virescência (formação de cloroplastos nas pétalas, originando plantas verdes), numa progênie da espécie X Ciclo Virescência Total Normal Virescente Tardio Precoce Total Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

35 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Tabelas de contingência: A B Total B 1 B 2 A 1 π 11 π 12 π 1 A 2 π 21 π 22 π 2 Total π 1 π 2 π Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

36 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Hipótese de homogeneidade das duas distribuições binomiais Contagem de sobrevivência de enxertos de ameixeiras comparar duas épocas de plantio Distribuição conjunta das frequências das variáveis época de plantio e sobrevivência de enxertos de ameixeiras Época Raízes Total Sobreviventes Mortas Fora da primavera Na primavera Total H 0 : π 1j = π 2j H a : π 1j π 2j H 0 : a proporção de sobreviventes na primavera é igual a proporção de sobreviventes fora dela Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

37 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Hipótese de independência entre as variáveis Contagem de plantas segregando para dois caracteres: ciclo e virescência (formação de cloroplastos nas pétalas, originando plantas verdes), numa progênie da espécie X Ciclo Virescência Total Normal Virescente Tardio Precoce Total H 0 : π ij = π i π j H a : π ij π i π j H 0 : a proporção de elementos classificados na categoria i da variável A e categoria j da variável B é igual ao produto das marginais dessa categoria Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

38 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Estatística do teste χ 2 cal = s r i=1 j=1 (n ij e ij ) 2 e ij, em que n ij é a frequência observada de elementos na categoria i da variável A e categoria j da variável B, e ij é a frequência esperada de elementos nessa categoria, dada por: e ij = n i n j n, n i, n j e n representam as frequências marginais e o total da tabela de contingência a ser analisada. Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

39 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Distribuição associada χ 2 χ 2 (s 1) (r 1) α F tab Rejeita-se H 0 se χ 2 cal > χ 2 tab Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

40 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Hipótese de homogeneidade das duas distribuições binomiais Contagem de sobrevivência de enxertos de ameixeiras comparar duas épocas de plantio Distribuição conjunta das frequências das variáveis época de plantio e sobrevivência de enxertos de ameixeiras Época Raízes Total Sobreviventes Mortas Fora da primavera Na primavera Total H 0 : π 1j = π 2j H a : π 1j π 2j H 0 : a proporção de sobreviventes na primavera é igual a proporção de sobreviventes fora dela Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

41 Teste de qui-quadrado para duas ou mais proporções Hipótese de independência entre as variáveis Contagem de plantas segregando para dois caracteres: ciclo e virescência (formação de cloroplastos nas pétalas, originando plantas verdes), numa progênie da espécie X Ciclo Virescência Total Normal Virescente Tardio Precoce Total H 0 : π ij = π i π j H a : π ij π i π j H 0 : a proporção de elementos classificados na categoria i da variável A e categoria j da variável B é igual ao produto das marginais dessa categoria Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

42 Teste de qui-quadrado de aderência Aplicação à teoria Mendeliana ervilhas com sementes amarelas lisas ervilhas com sementes verdes rugosas Autofecundação F 2 } ervilhas amarelas lisas (F 1 ) amarelas lisas (9/16) verdes lisas (3/16) amarelas rugosas (3/16) verdes rugosas (1/16) Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

43 Teste de qui-quadrado de aderência Frequências observadas das quatro classes fenotópicas geradas por autofecundação de plantas dihíbridas da F 1 Tipos de Frequências Frequências ervilhas observadas esperadas sob H 0 Amarelas lisas ,75 = 556 (9/16) Verdes lisas ,25 = 556 (3/16) Amarelas rugosas ,25 = 556 (3/16) Verdes rugosas 32 34,75 = 556 (1/16) Total Avaliar se o padrão de segregação dos caracteres envolvidos segue aquele proposto pela segunda lei de Mendel. H 0 : π 1 = 9/16, π 2 = 3/16; π 3 = 3/16, π 4 = 1/16 H a : pelo menos uma das igualdades é falsa Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44

44 Teste de qui-quadrado de aderência Estatística do teste χ 2 cal = m i=1 (n i e i ) 2 e i, em que m é o número de categorias da variável qualitativa n i é a frequência observada e i é a frequência esperada, supondo a hipótese nula verdadeira Rejeita-se H 0 se χ 2 cal > χ 2 tab Renata Alcarde Sermarini Estatística Geral 5 de Junho de / 44