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Os resultados de cálculo seguintes são exibidos como elementos ListAns de 1 até 4.
1: resultado z
2: valor p
3: o
4: n
• Para mais detalhe sobre a função do comando TEST suportado e a sua sintaxe, consulte
“Utilização do comando TEST para executar um comando num programa” (página 8-34).
5. Testes
Importante!
• Os cálculos de teste não podem ser efetuadas na fx-7400GII.
O teste Z oferece uma grande variedade de testes baseados em padronização. Isso
permite-lhe testar se uma amostra representa ou não com precisão a população, quando o
desvio padrão populacional (tal como a população inteira de um país) é conhecido de testes
precedentes. O teste Z é usado para pesquisas de mercado e pesquisas de opinião pública
que precisam ser realizadas repetidamente.
O Teste Z de 1 amostra testa a média populacional desconhecida quando o desvio padrão
populacional é conhecido.
O Teste Z de 2 amostras testa a igualdade das médias de duas populações baseadas em
amostras independentes, quando ambos os desvios padrões populacionais são conhecidos.
O Teste Z de 1 proporção testa uma proporção desconhecida de sucessos.
O Teste Z de 2 proporções compara a proporção de sucessos de duas populações.
O teste t testa a hipótese quando o desvio padrão populacional é desconhecido. A hipótese
oposta à hipótese que está a ser testada é denominada hipótese nula, enquanto que a
hipótese que está a ser testada é denominada hipótese alternativa. O teste t é empregado
normalmente para testar a hipótese nula. Logo, determina-se se a hipótese nula ou a hipótese
alternativa será adoptada.
O Teste t de 1 amostra testa a hipótese para apenas uma média populacional desconhecida,
quando o desvio padrão populacional é desconhecido.
O Teste t de 2 amostras compara as médias populacionais quando os desvios padrões
populacionais são desconhecidos.
O Teste t LinearReg calcula a validez da associação linear de dados binários.
Com o teste χ2, um número de grupos independentes são fornecidos e uma hipótese é
testada relativamente à probabilidade das amostras serem incluídas em cada grupo.
O teste χ2 de GOF (teste χ2 de um sentido) testa se a contagem observada de dados de
amostra se adequa a uma certa distribuição. Por exemplo, pode ser usado para determinar
conformidade com a distribuição normal ou distribuição binomial.
O teste χ2 de dois sentidos cria uma tabulação cruzada que estrutura principalmente duas
variáveis qualitativas (como “Sim” e “Não”), e avalia a independência das variáveis.
O Teste F de 2 amostras testa a hipótese para a razão de variâncias amostrais. Ele pode
ser utilizado, por exemplo, para testar os efeitos carcinogênicos de vários fatores suspeitos
tais como o fumo, álcool, deficiência de vitaminas, alto consumo de café, inatividade, maus
hábitos de vida, etc.
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