Teste Z para duas médias, com desvios-padrão da população conhecidos


Instruções: Esta calculadora realiza um teste Z para duas médias populacionais (\(\mu_1\) e \(\mu_2\)), com desvios padrões populacionais conhecidos (\(\sigma_1\) e \(\sigma_2\)). Selecione as hipóteses nula e alternativa, digite o nível de significância, as médias da amostra, os desvios padrão da população, os tamanhos das amostras e os resultados do teste z serão exibidos para você:

Ho: \(\mu_1\) \(\mu_2\)
Ha: \(\mu_1\) \(\mu_2\)
Média da amostra (\(\bar X_1\)) =
Média da amostra (\(\bar X_2\)) =
Pop. St. Dev. (\(\sigma_1\)) =
Pop. St. Dev. (\(\sigma_2\)) =
Tamanho da amostra (\(n_1\)) =
Tamanho da amostra (\(n_2\)) =
Nível de significância (\(\alpha\)) =

O teste Z para dois meios

Mais sobre o teste z para duas médias para que você possa usar melhor os resultados fornecidos por este solucionador: Um teste z para duas médias é um teste de hipótese que tenta fazer uma afirmação sobre as médias da população (\(\mu_1\) e \(\mu_2\)). Mais especificamente, estamos interessados ​​em avaliar se é ou não razoável afirmar que as duas populações significam que a população significa \(\mu\) 1 e \(\mu\) 2 são iguais, com base nas informações fornecidas pelas amostras. O teste possui duas hipóteses não sobrepostas, a hipótese nula e a hipótese alternativa.

A hipótese nula é uma afirmação sobre as médias da população, correspondendo ao pressuposto de nenhum efeito, e a hipótese alternativa é a hipótese complementar à hipótese nula. As principais propriedades de um teste z de uma amostra para duas médias populacionais são:

  • Dependendo do nosso conhecimento sobre a situação "sem efeito", o teste z pode ser bicaudal, cauda esquerda ou cauda direita

  • O princípio principal do teste de hipótese é que a hipótese nula é rejeitada se a estatística de teste obtida for suficientemente improvável sob a suposição de que a hipótese nula é verdade

  • O valor p é a probabilidade de obter resultados da amostra tão extremos ou mais extremos do que os resultados da amostra obtidos, supondo que a hipótese nula seja verdadeira

  • Em um teste de hipótese, existem dois tipos de erros. O erro do tipo I ocorre quando rejeitamos uma hipótese nula verdadeira e o erro do tipo II ocorre quando deixamos de rejeitar uma hipótese nula falsa

Como calcular a estatística de teste para as duas amostras? Temos que a fórmula para uma estatística z para duas médias populacionais é:

\[z = \displaystyle{\frac{\bar X_1 - \bar X_2}{\sqrt{\displaystyle{\frac{\sigma_1^2}{n_1}} + \displaystyle{\frac{\sigma_2^2}{n_2}} }}} \]

A fórmula acima permite que você avalie se há ou não uma diferença estatisticamente significativa entre duas médias. A hipótese nula é rejeitada quando a estatística z está na região de rejeição, que é determinada pelo nível de significância (\(\alpha\)) e pelo tipo de cauda (bicaudal, esquerda ou direita).

Caso os desvios padrão da população não sejam conhecidos, você pode usar um teste t para calculadora de dois meios de amostra .

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