Teste de Hipótese: tome decisões baseadas em dados - PM3
Jéssica Moraes

Jéssica Moraes

8 minutos de leitura

Panorama do Mercado de Produto

A rotina de uma empresa levanta uma avalanche de dados relevantes para obter insights valiosos. Por isso, o teste de hipótese é uma das melhores formas de validar suposições e tomar decisões estratégicas e bem embasadas, sem “achismos”.

Não é à toa que os dados são o novo ouro para os negócios. Pensando nisso, preparamos este artigo para falar um pouco sobre o assunto. Nele você vai aprender o que é um teste de hipótese, como ele é realizado e como pode ser aplicado em contextos reais de análise de dados

Além disso, terá a oportunidade de aprimorar suas habilidades analíticas. Ainda, vai obter uma compreensão mais profunda sobre metodologias estatísticas para melhorar a precisão das suas análises. Boa leitura!

O que é teste de hipótese?

O teste de hipótese também é conhecido como teste de significância. Trata-se de um método estatístico que permite validar ou refutar suposições sobre parâmetros populacionais, utilizando dados coletados de uma amostra representativa.

Ele é uma ferramenta essencial para as empresas. Afinal, fornece uma base sólida para a tomada de decisões informadas, permitindo validar estratégias e intervenções com base em dados concretos e cientificamente validados.

Para ficar mais fácil compreender, imagine um cenário em que você deseja verificar se a nova campanha de marketing está impactando positivamente as vendas. 

O teste de hipótese permite formular hipóteses sobre o efeito da campanha, por exemplo, um aumento de X% nas vendas. Com base em dados coletados, ele determina se essa suposição é estatisticamente válida ou não. 

Tipos de Testes de Hipótese

Para melhorar a precisão das suas análises, existem diversos testes de hipótese que podem ser aplicados conforme o objetivo. Vamos falar sobre isso a seguir.

Teste de hipótese tipo t para 1 amostra

Determina se a média de uma amostra é expressivamente diferente de um valor padrão preestabelecido.

Teste de hipótese tipo t para 2 amostras

Aplicado para avaliar se as médias de duas amostras independentes diferem de maneira significativa uma da outra.

Teste de hipótese ANOVA

Conhecida como Análise de Variância, a ANOVA é um teste de hipótese que compara as médias de mais de duas amostras. Assim, determina se há diferenças relevantes entre elas.

Teste de hipótese tipo t pareado

Tem a função de verificar se as médias de duas amostras pareadas, ou seja, dependentes, apresentam diferenças importantes. 

Teste de hipótese para 1 proporção

Avalia se a proporção de uma amostra difere de maneira relevante de um valor padrão predefinido.

Teste de hipóteses para 2 proporções

É responsável por determinar se as proporções de duas amostras diferem de maneira considerável. 

Agora, uma coisa é certa: seja você um analista sênior ou iniciante, sempre há espaço para melhorar suas habilidades em análise de dados. Especialmente para investir em grandes projetos, concorda? 

Por isso, a PM3 oferece os Sprints sobre Dados. Potencialize suas decisões estratégicas identificando oportunidades orientadas pelos dados. Vale a pena conhecer!

Hipóteses nulas e alternativas

Todos os testes estatísticos que mencionamos têm como base o mesmo príncipio: são oponentes a uma hipótese nula e a uma hipótese alternativa. Entenda! 

Hipótese nula

Representada como Ho, a hipótese nula indica a ausência de relação entre dois fenômenos de interesse. Além disso, sugere que não houve mudança, mantendo-se o status quo. 

Na prática, a hipótese nula retrata a situação atual, sem variação. Em certos casos, pode ser necessário testar a hipótese alternativa, indicada pelo símbolo = (igual)

Por exemplo: ao testar se uma média é maior que outra, a hipótese nula assume que as médias são iguais, representadas pelos símbolos ≥ ou ≤. O sinal de igual está sempre acompanhando a hipótese nula.

Após conduzir o teste, a decisão é baseada no p-valor e no nível de significância. Se o p-valor exceder o nível de significância, a hipótese nula não é rejeitada, levando à conclusão de que a hipótese nula é verdadeira.

Hipótese alternativa

Por contraste, a hipótese alternativa (H1), em geral, representa a proposição “oposta” ou “contrária” à hipótese nula. Ela indica que o parâmetro considerado na hipótese nula é maior, menor ou diferente.

As hipóteses alternativas podem ser classificadas como unilaterais ou bilaterais.

A alternativa bilateral é empregada para determinar se o parâmetro da população é maior ou menor do que o valor especificado pela hipótese.

Por outro lado, as hipóteses unilaterais são usadas para determinar se o parâmetro da população difere do valor hipotético em uma direção específica. Essas hipóteses permitem definir a direção em relação ao valor da hipótese, seja maior ou menor.

Etapas do Teste de Hipótese

Para realizar um teste de hipótese, é necessário definir os critérios e o tamanho da amostra antes da coleta de dados. Para isso, algumas etapas devem ser seguidas para garantir um resultado satisfatório. Veja quais são elas.

Etapa 1

Na primeira etapa, é importante definir as hipóteses de forma clara. Certifique-se de que as amostras atendam às especificações, escolhendo, nesse caso, a hipótese alternativa de dois lados.

Etapa 2

Em seguida, selecione um nível de significância, que representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.

Etapa 3

Determine o poder e o tamanho das amostras para o teste de hipóteses.

Etapa 4

Chegou o momento de coletar os dados para iniciar o teste.

Etapa 5

Compare o valor P com o nível de significância especificado.

Etapa 6

Por último, você pode concluir se deve ou não rejeitar a hipótese nula com base nos resultados obtidos.

Erros Comuns em Testes de Hipótese

Outro ponto importante a considerar é que o teste de hipótese pode não fornecer um resultado absoluto, pois é baseado em probabilidade. Portanto, há sempre a possibilidade de se chegar a conclusões incorretas.

Existem dois principais tipos de erros: tipo I e tipo II. Ao enfrentar esses erros, o analista de dados deve determinar qual deles é mais prejudicial para a situação antes de tomar decisões sobre os riscos.  Acompanhe! 

Erro tipo I

O erro tipo I ocorre quando a hipótese nula (Ho), que corresponde a um valor aleatório do acaso e é verdadeira, mas erroneamente rejeitada.

Erro tipo II

O erro tipo II ocorre quando a hipótese nula é falsa. Ou seja, quando há uma diferença real, mas ela não é identificada e a hipótese nula não é rejeitada.

Aplicações Práticas do Teste de Hipótese

Os testes de hipóteses são frequentemente utilizados para validar estudos científicos. Sendo que, nesses casos, os resultados podem variar entre uma hipótese nula e uma alternativa mais precisa.

Para que esses testes tenham embasamento científico, é importante conduzir um estudo fundamentado nas teorias das probabilidades. Isso permitirá determinar se uma determinada estatística é verdadeira.

Para minimizar os erros, formule corretamente as hipóteses do teste. Caso contrário, elas podem não ser coerentes, e o estudo científico não será validado.

É importante distinguir entre uma hipótese alternativa e uma hipótese nula, considerando os tipos conceituais de erros e os limites padrões utilizados nos testes. Isso facilitará a identificação da hipótese mais apropriada.

Para ajudar na compreensão, listamos exemplos de casos em que foram aplicadas uma variável de saída contínua e uma variável de entrada.

  1. Determinar o tempo requerido para concluir uma tarefa que é realizada em turnos alternados.
  2. Examinar as variações e modificações nos equipamentos durante o processo de produção.
  3. Avaliar a eficiência de produção de cada membro da equipe envolvido.
  4. Estimar o tempo necessário para realizar manutenção em cada instalação.
  5. Analisar e direcionar adequadamente os produtos descartados pelo centro de distribuição.
  6. Avaliar a satisfação de cada cliente com base no produto e na região.
  7. Analisar a margem líquida de lucro de cada item vendido em diferentes áreas do departamento.


O teste de hipótese se configura como uma ferramenta essencial para empresas que buscam tomar decisões estratégicas baseadas em dados. Com essa estratégia, é possível impulsionar seu crescimento e se destacar no mercado competitivo atual. 

Portanto, é essencial continuar investindo em análise de dados e na aplicação dessa metodologia. Pensando nisso, a PM3 oferece Sprints sobre Dados! Visite nosso site, e entre em contato com um dos nossos especialistas. 

É uma excelente oportunidade para potencializar suas decisões estratégicas, identificar oportunidades e aproveitar da melhor forma o grande volume de dados à disposição.

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