Em um teste de hipótese estatístico envolvendo a análise de um parâmetro de uma população, considerando as hipóteses nula ( \(H_0\)) e a alternativa ( \(H_1\)), o nível de signific

Gabarito

B

Comentário do professor

O nível de significância de um teste é a probabilidade de cometer o chamado Erro do Tipo I. Em linguagem probabilística, isso significa

\(\alpha = P(\text{rejeitar } \emph{H_0} \mid \emph{H_0} \text{ é verdadeira})\).

Ou seja, mesmo quando a hipótese nula \(\emph{H_0}\) é verdadeira, existe uma região crítica do teste que leva à sua rejeição; a probabilidade de cair nessa região é \(\alpha\).

Ao escolher \(\alpha\) (por exemplo, 0,05) o avaliador fixa a tolerância para esse erro. O complementar, \(1-\alpha\), representa o nível de confiança associado ao teste.

Controlar \(\alpha\) é essencial porque reduzir \(\alpha\) diminui a chance de rejeitar \( \emph{H_0}\) incorretamente, mas pode aumentar a probabilidade do Erro do Tipo II.