Explique com suas palavras, exemplificando, o significado de:
Hipótese nula e alternativa;

Passo 1

Beleza! A questão pede que a gente explique, com nossas palavras e usando exemplos, o que é uma hipótese nula e o que é uma hipótese alternativa.
Conteúdo da matéria: testes de hipótese em Estatística.
O que vamos precisar:
• Saber o que são declarações (chamadas “hipóteses”) sobre parâmetros de populações;
• Entender que, no teste estatístico, criamos duas hipóteses opostas e veja qual faz mais sentido com os dados que temos.

Passo 2

Hipótese nula ( )
• Teoria: é a “situação de partida”, a suposição que a gente faz para depois tentar derrubar ou não. Geralmente ela diz que não há efeito, diferença ou mudança.
• Por que ela existe? Sem uma hipótese para começar, não há como aplicar o método estatístico.
• Exemplo simples: imagine que você quer saber se uma moeda é “viciada” (injusta). A hipótese nula é que a moeda é justa, ou seja, a probabilidade de dar cara é 0,5.

Aqui é a probabilidade de cara.

Passo 3

Hipótese alternativa ( ou )
• Teoria: é justamente a negação de . É o que você quer “mostrar” se tiver evidência suficiente.
• Geralmente diz que há efeito, diferença ou mudança.
• No nosso exemplo da moeda, a alternativa pode ser: a moeda é viciada e dá cara mais ou menos de 50% das vezes.

• Atenção: às vezes a gente escolhe uma alternativa “direcional”, tipo
(se a gente só se importa em saber se dá mais caras que caras e coroas).

Passo 4

Como funciona o teste (visão geral)
  1. Você assume como verdadeira.
  2. Coleta dados (lança a moeda várias vezes).
  3. Vê se o resultado bate bem com . Se der um número de caras muito longe do esperado ( ), você tem motivo para duvidar de .
  4. Se a dúvida for grande (p-valor pequeno), você “rejeita ” e aceita que há evidência para . Caso contrário, você “não rejeita ” e segue acreditando que não há efeito.

Resposta

Hipótese nula ( ) é a suposição inicial (normalmente “sem efeito” ou “sem diferença”) que tentamos testar. Hipótese alternativa ( ) é a declaração oposta que queremos apoiar caso os dados mostrem que não faz sentido.

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