Tudo sobre matéria relacionada com estatística que se leciona na universidade ou em cursos ou cadeiras de nível superior
03 nov 2020, 17:45
Considere uma questão de múltipla escolha com quatro respostas possíveis. A pergunta
foi formulada para ser muito difícil, sendo que nenhuma das quatro respostas são consideradas erradas,
mas com apenas uma única resposta correta. Foi feito um teste com 400 alunos. O teste tem objetivo
de verificar se mais pessoas respondem à pergunta corretamente do que seria esperado apenas devido
ao acaso (ou seja, se todos adivinhassem por pura sorte a resposta correta).
Realize o teste de hipóteses (seguindo os 5 passos), sabendo-se que de 400 alunos, 125
responderam corretamente a questão. Use α = 2%.
05 nov 2020, 03:59
Parece que você precisa demonstrar que a média de acerto de 31,25% é significativamente diferente da média esperada de 25% (se todos chutassem uma das quatro alternativas). Você consegue isso com um teste t de uma amostra.
1. Definir as hipóteses nula e alternativa:
\(\begin{cases}
H_0: \mu = 0.25 \\
H_1: \mu \neq 0.25 \\
\end{cases}\)
2. Definir o nível de significância:
\(\alpha = 0.02\)
3. Calcular a estatística do teste:
\(z = \frac{\bar{x} - \mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}\)
4. Calcular o valor crítico do teste:
\(z = \frac{0.3125 - 0.25}{\frac{0.464}{\sqrt{400}}} = 2.693\)
5. Decidir se rejeita a hipótese nula:
Como o valor de 2.693 excede o valor de z a 98% de significância (2.33), pode-se rejeitar a hipótese nula. A diferença é estatisticamente significativa e não pode ser atribuída ao acaso de amostragem.
05 nov 2020, 06:24
- Código:
(0.3125-0.25)/(\sqrt((0.25(1-0.25))/(400)))
não seria = 2.88?
05 nov 2020, 06:26
albersonmiranda Escreveu:Parece que você precisa demonstrar que a média de acerto de 31,25% é significativamente diferente da média esperada de 25% (se todos chutassem uma das quatro alternativas). Você consegue isso com um teste t de uma amostra.
1. Definir as hipóteses nula e alternativa:
\(\begin{cases}
H_0: \mu = 0.25 \\
H_1: \mu \neq 0.25 \\
\end{cases}\)
2. Definir o nível de significância:
\(\alpha = 0.02\)
3. Calcular a estatística do teste:
\(z = \frac{\bar{x} - \mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}\)
4. Calcular o valor crítico do teste:
\(z = \frac{0.3125 - 0.25}{\frac{0.464}{\sqrt{400}}} = 2.693\)
5. Decidir se rejeita a hipótese nula:
Como o valor de 2.693 excede o valor de z a 98% de significância (2.33), pode-se rejeitar a hipótese nula. A diferença é estatisticamente significativa e não pode ser atribuída ao acaso de amostragem.
de onde veio esse 0.464?
05 nov 2020, 12:03
Sigma é desvio padrão.
05 nov 2020, 17:46
albersonmiranda Escreveu:Sigma é desvio padrão.
mas ali não seria 0.433 invés 0.464?
08 nov 2020, 05:56
joao.victor Escreveu:albersonmiranda Escreveu:Sigma é desvio padrão.
mas ali não seria 0.433 invés 0.464?
Por que?
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