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– Somos proprietários de um restaurante tolda instalado uma nova máquina automática de bebidas. A máquina foi projectada para 530 mililitros de líquido no ajuste de tamanho médio. O proprietário suspeita que a máquina pode estar a dispensar demasiado em bebidas de tamanho médio. Decidem tomar uma amostra de 30 bebidas médias para ver se a quantidade média é significativamente maior do que 500 mililitros. Quais são as hipóteses apropriadas para o seu teste de significância? E, de facto, dão-nos aqui quatro escolhas. Descerei um bocadinho para que se possam ver todas as escolhas. Por isso, como sempre, pausethisse este vídeo e veja se pode experimentar. Muito bem, agora vamos fazer isto juntos. Portanto, vamos apenas lembrar-nos o que é uma hipótese nula e o que é uma hipótese alternativa. Uma forma de ver uma hipótese nula, esta é a hipótese em que as coisas estão a acontecer como esperado. Por vezes, as pessoas descreverão isto como a hipótese sem diferença. Terá muitas vezes a afirmação de igualdade onde o parâmetro da população é igual a um valor onde o valor é o que as pessoas sempre assumiram. A hipótese alternativa, esta é uma afirmação em que, se tiver provas que sustentem essa afirmação, isso seria uma nova notícia. Está a dizer que há algo de interessante a acontecer aqui. Há uma diferença. E assim, neste contexto, a nenhuma diferença, diríamos que a hipótese nula seria, preocupar-nos-íamos com o parâmetro de população, e aqui preocupamo-nos com a quantidade média de bebida distribuída no cenário médio. Assim, o parâmetro de população seria a média, e que a média seria igual a 530 mililitros. Porque é isso que a máquina de bebida deve fazer. E então a hipótese alternativa, isto é o que o proprietário receia, é que a média possa ser maior do que isso, maior do que 530 mililitros. E então, vejamos de que são estas escolhas? Bem, estas duas primeiras escolhas estão a falar de proporção, mas é realmente a quantidade média de que estamos a falar. Vemo-lo aqui em cima. Decidem tomar como amostra 30 bebidas médias para ver se a quantidade média, não estão a falar de proporções aqui, estão a falar de médias, e neste caso estamos a retardar a estimativa do parâmetro de população,a população significa, para a quantidade de bebida que é dispensada nesse cenário. E, por isso, este aqui está com este aspecto. Apenas estes dois estão a lidar com a média. E a diferença entre este e este é que este diz que a média é maior do que 530 mililitros, e isso é de facto o medo do proprietário. E esta aqui, esta hipótese alternativa, é que o, que é menos do que 530 mililitros em média, mas não é disso que o proprietário teme. E por isso não é esse o tipo de notícias para as quais estamos a tentar encontrar algumas provas. Por isso, eu escolheria definitivamente a escolha C. Vamos fazer outro exemplo. A National Sleep Foundation recomenda que os adolescentes com idades compreendidas entre os 14 e os 17 anos recebam pelo menos oito horas de sono por noite para uma saúde e um bem-estar adequados. Uma aula de estatística na escola secundária suspeita que os alunos da sua escola estejam a dormir menos de oito horas, em média. Para testar a sua teoria, eles provam aleatoriamente 42 destes estudantes e perguntam-lhes quantas horas de sono têm por noite. A média desta amostra, a média da amostra, é de 7,5 horas. Aqui está a sua hipótese alternativa. A quantidade média de estudantes que dormem na sua escola por noite é… O que é um final apropriado para a sua hipótese alternativa? Portanto, faça uma pausa neste vídeo e veja se consegue pensar sobre isso. Portanto, pensemos primeiro numa boa hipótese nula. Portanto, a hipótese nula é, ei, não há realmente nenhuma notícia aqui, que tudo é o que as pessoas estavam sempre a supor. E assim a hipótese nula é que não, os estudantes estão a conseguir dormir pelo menos oito horas por noite. E assim seria, que nos lembremos que nos preocupamos com a população de estudantes. E assim, e nós preocupamo-nos com a população de estudantes da escola. E por isso dizemos que a hipótese nula é que o parâmetro para os estudantes dessa escola, a quantidade média de sono que estão a receber, é de facto maior do que ou igual a oito horas. E uma boa pista para a hipótese alternativa é quando se vê algo como isto onde se diz, uma turma de estatística em geral suspeita do secundário, por isso suspeitam que as coisas podem ser diferentes do que as pessoas sempre assumiram ou do que é realmente bom para os estudantes. E por isso suspeitam que os alunos da sua escola estão a receber menos de oito horas de sono em média. E por isso suspeitam que o parâmetro população, a população significa, para a sua escola é na realidade menos de oito horas. E assim, se quiserem escrever isto por palavras, a quantidade média de alunos que dormem na sua escola por noite é inferior a oito horas. Agora uma coisa a ter em atenção é uma, quer ter a certeza de que regula o parâmetro certo. Por vezes, é muitas vezes uma média populacional. Às vezes é uma proporção da população. Mas a outra coisa que às vezes as pessoas ficam presas, mas a outra coisa que às vezes confunde as pessoas é, bem, estamos a medir, é que estamos a calcular uma estatística a partir de uma amostra. Aqui estamos a calcular a média da amostra, mas isso, as estatísticas da amostra não são o que deveria estar envolvido nas suas hipóteses. As suas hipóteses são afirmações sobre a sua população que lhe interessam, aqui a população é a dos alunos do ensino secundário.

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