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← Statistical Rigor Exercise - Intro to Data Science

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Showing Revision 8 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Tudo bem. Por que os testes de significância estatística são úteis? Eles
  2. fornecem um framework formalizado para comparar e avaliar
  3. dados. Eles nos permitem avaliar
  4. se os efeitos percebidos em nosso conjunto de dados refletem diferenças na
  5. população inteira. Eles não melhoram a aparência
  6. de resultados ruins. Conjuntos significativos são úteis porque fornecem
  7. um framework formalizado para comparar e avaliar dados. Testes
  8. diferentes têm suposições e regras diferentes que eles incorporam e
  9. usar um teste específico garante que todos estejam alinhados
  10. no sentido do que estamos supondo sobre
  11. nossos dados. Testes de significância também nos permitem avaliar
  12. se os efeitos percebidos em nosso conjunto de dados refletem diferenças na
  13. população inteira. Como foi o caso com nossa empresa, onde dez
  14. entre dez pessoas entrevistadas preferiram a cor azul. Muitas vezes, um
  15. efeito que vimos em uma amostra pequena não
  16. reflete o que poderia ser verdadeiro em uma população inteira. Um teste de significância
  17. estatística permite que nós formalmente determinemos se esse
  18. seria o caso. Infelizmente, um resultado ruim não
  19. terá uma aparência melhor ou pior como um resultado de usar um
  20. teste de significância estatística. Se nossos dados forem
  21. ruins ou se não houver diferença
  22. entre nossas duas amostras. Não poderemos
  23. desfazer isso com um teste. É possível, porém, que testes diferentes
  24. possam nos dar resultados diferentes. A coisa realmente importante e
  25. falaremos um pouco mais sobre isso é que você precisa usar
  26. o teste certo nas situações certas. Vamos conversar
  27. um pouco sobre como podemos realmente executar um teste de significância estatística.