Na estatística inferencial, as hipóteses são formadas como respostas provisórias a questões de pesquisa. O teste hipotético estatístico nos permite avaliar hipóteses sobre parâmetros populacionais com base em estatísticas de amostra. O tipo de teste varia de acordo com o nível de medição das variáveis envolvidas. Se houver a hipótese de que um parâmetro de população seja maior ou menor que algum valor, um teste unicaudal é usado. Quando nenhuma direção é indicada na hipótese de pesquisa, um teste bicaudal é usado. Um teste bicaudal mostrará se há ou não diferença nos valores das variáveis envolvidas.
Reúna os dados para os parâmetros da população. Determine se há uma base teórica que indica uma diferença especificada na direção dos parâmetros. Uma diferença especificada seria indicada afirmando que o valor de uma variável é maior ou menor que o da outra variável. Essas informações permitem que você decida se um teste bicaudal é apropriado.
Faça suposições sobre o nível de medição da variável, o método de amostragem, o tamanho da amostra e os parâmetros da população. Use essas suposições para formular suas hipóteses. Sua primeira hipótese será sua hipótese de pesquisa, ou H1. Esta hipótese afirma a diferença nas variáveis do parâmetro da população. Sua segunda hipótese será sua hipótese nula, ou H0. Esta hipótese contradiz a hipótese da pesquisa e afirma que não há diferença entre a média da população e um valor especificado.
Calcule as estatísticas de teste de alfa. Alfa é o nível de probabilidade em que a hipótese nula é rejeitada. O alfa é normalmente definido nos níveis de 0,05, 0,01 ou 0,001, o que significa que haverá uma margem de erro de 5%, 1% ou 0,1%. Para um teste bicaudal, divida o valor de alfa por 2 e compare-o com a estatística Z se o desvio padrão for conhecido ou a estatística t se o desvio padrão não for conhecido.
Teste a hipótese nula para determinar se há uma diferença entre o parâmetro da população. O objetivo é rejeitar a hipótese nula a fim de fornecer suporte para a hipótese de pesquisa. Quando o valor da probabilidade é menor do que alfa, rejeitamos a hipótese nula e apoiamos a hipótese de pesquisa. Quando o valor da probabilidade é maior do que alfa, falhamos em rejeitar a hipótese nula.