MONTAGEM DE HIPÓTESES Metodologia Científica Graduação Tecnológica
O Enunciado das Hipóteses * Toda pesquisa científica consiste em enunciar e verificar hipóteses...
Hipótese é: * uma suposição que se faz na tentativa de explicar o que se desconhece. * uma antecipação do conhecimento. * um conhecimento provisório que deve ser verificado para ter validade e que serve para preencher lacunas do conhecimento.
Hipótese é: * uma fase do método de pesquisa que vem depois da formulação do problema. * não apenas uma mera opinião, mas uma suposição provisória porém fundamentada em sólidas bases teóricas. * é o indicador do caminho a seguir com a investigação.
Critérios para Validação das Hipóteses * a hipótese deve ser: plausível: deve indicar uma situação possível de ser admitida, de ser aceita; consistente: não está em contradição nem com a teoria nem com o conhecimento científico mais amplo, bem como não deve existir contradição dentro do próprio enunciado; específica: ter as características para identificar o que deve ser observado;
Critérios para Validação das Hipóteses verificável: pelos processos científicos atualmente empregados; clara: em termos que ajudem realmente à compreender o que se pretende afirmar e indiquem os fenômenos a que se referem; simples: todos os termos e somente os termos necessários para sua compreensão;
Critérios para Validação das Hipóteses econômica: todos os termos e somente os termos necessários para a sua compreensão na menor quantidade possível; explicativa: deve explicar o problema que foi enunciado;
Pesquisa Quantitativa x Hipóteses * Em pesquisa quantitativa, a fim de comprovar as hipóteses, os recursos de estatística nos dirá se os resultados obtidos são significativos ou mero fruto do acaso.
Pesquisa Quantitativa x Hipóteses * Ajuda-nos a termos confiança na decisão sobre os resultados, mas não explica nem como eles foram alcançados e nem quais as suas causas.
Hipótese * É a pressuposição que o pesquisador faz em relação ao comportamento das relações entre variáveis, no planejamento da pesquisa; * É importante no direcionamento das pesquisas, que após a coleta e análise dos dados, através da estatística, as hipóteses podem ser confirmadas ou rejeitadas...
Hipótese de Pesquisa e Estatística 1) Há que se distinguir entre hipótese de pesquisa e hipótese estatística, isto é, aquela que vai ser utilizada para aplicar as técnicas de estatísticas. 2) A hipótese estatística geralmente é a hipótese de pesquisa traduzida em linguagem numérica (=metalinguagem dos números).
Hipótese Estatística * É a pressuposição do pesquisador exposta em relação aos resultados de experimentos, ligados a diferentes variáveis no planejamento da pesquisa; Existem duas formas de hipóteses estatística: nula (H 0 ) e alternativa (H 1 ); Na análise estatística testa-se H 0.
Hipótese Alternativa * É representada por H 1 ; * Ocorre quando, na análise estatística, rejeita-se H 0 ; * Há significância no nível de probabilidade pré-estabelecido no planejamento da pesquisa em relação aos tratamentos que estão sendo avaliados; * Quando ocorre a diferença estatística entre os tratamentos. * Até 02 tratamentos = Teste F; * Acima de 02 tratamentos = Teste de médias, Análise de regressão.
Hipótese Alternativa Regressão linear: é uma análise estatística, que consiste na verificação da existência de uma relação funcional entre uma ou mais variáveis dependentes Y s, com uma variável independente X, cujos valores são quantitativos e cujos níveis representam diferentes quantidades do mesmo fator X. Você usa: Teste F ou Teste de médias (??)
Hipótese de Nulidade (H 0 ) * É a hipótese que é testada em uma análise estatística... * O modo mais comum de enunciar uma hipótese estatística é anunciá-la na forma de hipótese nula. Ex.: Uso de tabaco - hipótese de pesquisa: A maior quantidade de toxicômanos entre os estudantes da EAFI, encontra-se entre os indivíduos do sexo masculino
Hipótese Nula Ex.: - hipótese estatística: Entre os estudantes da EAFI viciados em drogas, 88,27% são constituídos por indivíduos do sexo masculino - hipótese nula: Não existe diferença significativa entre a quantidade de indivíduos do sexo masculino e os do sexo feminino, entre os estudantes da EAFI viciados em drogas
Hipótese Nula Obs.: para a hipótese de pesquisa ser aceita a hipótese nula deve ser rejeitada com a investigação e vice-versa. * Para se trabalhar com a hipótese nula deve-se: * enunciar hipótese nula (H 0 ); * escolher uma prova estatística com seu respectivo modelo estatístico; * especificação da significância;
Hipótese Nula * especificação do tamanho da amostra (N); * apresentação (ou suposição) da distribuição da amostra da prova estatística conforme H 0; * definição da região crítica com base na prova estatística, na significância e no N; * cálculo do valor da prova estatística com os dados obtidos da amostra;
Procedimentos para validar a Hipótese * Amostra: É o subconjunto de elementos de uma população, de forma aleatória que, quando retirada, seguindo todos os procedimentos técnicos, representa a população como um todo; * Amostragem: É o ato, ou processo, ou extração de elementos de uma população, para constituir uma amostra (muito utilizada na estatística);
Procedimentos:Hipótese tese * Análise de variância: É uma das análises estatísticas mais utilizadas, onde a fonte de variação total de um experimento é principalmente decomposta em variações, devido ao efeito do tratamento e à variação, ligados ao erro experimental (resíduo);
Procedimentos:Hipótese tese * Importância: Visa principalmente efetuar o teste de hipótese, para verificar as diferenças entre tratamentos de interesse, obter idéia de precisão das estimativas, aplicar teste de significância, que levará à aceitação ou não da hipótese de nulidade (H 0 );
Ex.: se o valor se encontra na região da rejeição da hipótese, deve ser rejeitado,
Ex.: se o valor se encontra na região da rejeição da hipótese, deve ser rejeitado, se estiver fora da região de rejeição (região de aceitação da hipótese) não se pode rejeitar a H 0 ao nível de significância escolhido;
Ex.: se o valor se encontra na região da rejeição da hipótese, deve ser rejeitado, se estiver fora da região de rejeição (região de aceitação da hipótese) não se pode rejeitar a H 0 ao nível de significância escolhido; (quanto mais se aumenta o valor de significância mais se corre o risco de rejeitar a H 0, sendo esta verdadeira).
Ex.: se o valor se encontra na região da rejeição da hipótese, deve ser rejeitado, se estiver fora da região de rejeição (região de aceitação da hipótese) não se pode rejeitar a H 0 ao nível de significância escolhido (quanto mais se aumenta o valor de significância mais se corre o risco de rejeitar a H 0,sendo esta verdadeira). # Na prática se escolhe significância de 95% de ser certa ou significância = P< 0,05; # significância = P< 0,01 que corresponde a probabilidade de 99% de ser certa.
Ex.: se o valor se encontra na região da rejeição da hipótese, deve ser rejeitado, se estiver fora da região de rejeição (região de aceitação da hipótese) não se pode rejeitar a H 0 ao nível de significância escolhido (quanto mais se aumenta o valor de significância mais se corre o risco de rejeitar a H 0,sendo esta verdadeira. Na prática se escolhe significância de 95% de ser certa - ou significância= (P<0,01) - probabilidade de 99% de ser certa). Se são dados com distribuição normal com significância= (P<0,05) a região de rejeição é acima de valores +1,96 e abaixo de -1,96;
Ex.: se o valor se encontra na região da rejeição da hipótese, deve ser rejeitado, se estiver fora da região de rejeição (região de aceitação da hipótese) não se pode rejeitar a H 0 ao nível de significância escolhido (quanto mais se aumenta o valor de significância mais se corre o risco de rejeitar a H 0, sendo esta verdadeira. Na prática se escolhe significância de 95% de ser certa - ou significância = (P<0,01) - probabilidade de 99% de ser certa). Se são dados com distribuição normal com significância = (P<0,05) a região de rejeição é acima de valores +1,96 e abaixo de -1,96; quando significância= (P<0,01) é acima de valores +2,58 e abaixo de -2,58.
Hipótese Nula * Quando a hipótese nula é aceita isto quer dizer que não há diferença estatística significante ;
Hipótese Nula * Quando a hipótese nula é aceita isto quer dizer que não há diferença estatística significante; caso contrário, quando rejeitamos a hipótese nula, há diferença estatística (ocorre significância); * Significância: P<0,05 ou P<0,01
Tipos de erros * Erro Tipo I É o fato de atribuir uma significância quando ela realmente não existir. (á medida que as médias se distanciarem umas das outras, haverá maior chance de ocorrência do erro tipo I); * Erro Tipo II É o fato de atribuir uma equivalência quando realmente houver uma diferença significativa ( respostas muito instáveis com o CV>30%, o erro tipo II é mais freqüente).
FIDEDIGNIDADE * Estas constatações apenas auxiliam na formulação da inferência matemática sobre o fenômeno pesquisado; * Fidedignidade dá idéia de precisão, informações fiéis e confiáveis. É o grau de confiabilidade, exatidão, precisão, desprovido de erros de uma medida, ou de uma informação...
MUITO OBRIGADO!!!