O que é nível de significância? A que tipo de erro o nível de significância se refere?

Passo 1

Beleza, vamos lá! A questão pergunta sobre nível de significância e a que tipo de erro ele se refere. A gente vai precisar usar conceitos de testes de hipóteses na estatística. Basicamente, vamos entender o que é esse nível de significância e qual erro ele ajuda a controlar quando fazemos testes para tirar conclusões sobre dados.

Passo 2

Primeiro, vamos falar sobre nível de significância. Esse é um valor que a gente escolhe antes de fazer um teste para decidir quando vamos rejeitar a hipótese nula. Geralmente, a gente usa símbolos como α (alfa) para representar esse nível. Por exemplo, se a gente escolher α = 0,05, isso significa que estamos dispostos a aceitar um erro de 5% ao rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.

Passo 3

Agora, vamos lembrar que em testes de hipóteses temos dois tipos de erros possíveis:
  1. Erro Tipo I: Isso acontece quando a gente rejeita a hipótese nula mesmo ela sendo verdadeira. É como admitir que algo aconteceu quando, na verdade, não aconteceu.
  2. Erro Tipo II: Esse ocorre quando a gente não consegue rejeitar a hipótese nula mesmo ela sendo falsa. É como não perceber que algo mudou quando, de fato, mudou.

Passo 4

Então, como o nível de significância se encaixa nisso? O nível de significância (α) está diretamente relacionado ao Erro Tipo I. Ele define a probabilidade máxima que a gente está disposto a aceitar de cometer esse tipo de erro. Quanto menor for o valor de α, menor a chance de cometer um Erro Tipo I, mas pode aumentar a chance de cometer um Erro Tipo II.

Resposta

O nível de significância é a probabilidade máxima que aceitamos de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira, geralmente denotado por α. Ele está relacionado ao Erro Tipo I, que ocorre quando rejeitamos a hipótese nula mesmo ela sendo verdadeira.

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