Uma parte importante da estatística inferencial é o teste de hipóteses. Como em aprender algo relacionado à matemática, é útil trabalhar com vários exemplos. A seguir, examina um exemplo de teste de hipótese e calcula a probabilidade de erros tipo I e tipo II.
Vamos assumir que as condições simples são válidas. Mais especificamente, assumiremos que temos um amostra aleatória simples de uma população que é distribuído normalmente ou tem um tamanho de amostra grande o suficiente para que possamos aplicar o Teorema do limite central. Também assumiremos que conhecemos o desvio padrão da população.
Enunciado do problema
Um saco de batatas fritas é embalado em peso. Um total de nove sacolas são compradas, pesadas e o peso médio dessas nove sacolas é de 10,5 onças. Suponha que o desvio padrão da população de todos esses sacos de batatas fritas seja de 0,6 onça. O peso indicado em todas as embalagens é de 11 onças. Defina um nível de significância em 0,01.
Questão 1
A amostra apóia a hipótese de que a média populacional real é inferior a 11 onças?
Nós temos uma teste de cauda inferior. Isso é visto pela declaração de nossa hipóteses nulas e alternativas:
- H0: μ=11.
- Huma: μ < 11.
A estatística do teste é calculada pela fórmula
z = (x-bar - μ0)/(σ/√n) = (10.5 - 11)/(0.6/√ 9) = -0.5/0.2 = -2.5.
Agora precisamos determinar a probabilidade desse valor de z é devido ao acaso sozinho. Usando uma tabela de z-escores vemos que a probabilidade de que z é menor ou igual a -2,5 é 0,0062. Como esse valor p é menor que o nível de significância, rejeitamos a hipótese nula e aceitamos a hipótese alternativa. O peso médio de todos os sacos de batatas fritas é inferior a 11 onças.
Questão 2
Qual é a probabilidade de um erro do tipo I?
Um erro do tipo I ocorre quando rejeitamos uma hipótese nula que é verdadeira. A probabilidade de tal erro é igual ao nível de significância. Nesse caso, temos um nível de significância igual a 0,01, portanto, essa é a probabilidade de um erro do tipo I.
Questão 3
Se a média da população é de 10,75 onças, qual é a probabilidade de um erro do tipo II?
Começamos reformulando nossa regra de decisão em termos da média da amostra. Para um nível de significância de 0,01, rejeitamos a hipótese nula quando z < -2.33. Ao inserir esse valor na fórmula das estatísticas de teste, rejeitamos a hipótese nula quando
(x-bar - 11) / (0,6 / √ 9)
De maneira equivalente, rejeitamos a hipótese nula quando 11 - 2,33 (0,2)> x-bar ou quando x-bar é menor que 10.534. Não rejeitamos a hipótese nula para x-bar maior ou igual a 10.534. Se a média real da população for 10,75, então a probabilidade de x-bar é maior ou igual a 10.534 é equivalente à probabilidade de z é maior ou igual a -0,22. Essa probabilidade, que é a probabilidade de um erro do tipo II, é igual a 0,587.