Determine a hipótese nula e a alternativa: Antes de começar, você precisa ter uma hipótese nula e uma hipótese alternativa. A hipótese nula é a que você supõe ser verdadeira no início do teste, enquanto a hipótese alternativa é a que você supõe ser verdadeira se a hipótese nula for rejeitada.
Crie os dados de amostra: Você precisa ter um conjunto de dados que represente a amostra que você está testando. Esses dados podem ser inseridos manualmente no Excel ou podem ser importados de outra fonte.
Calcule a média e o desvio padrão dos dados da amostra: Antes de testar a hipótese, você precisa calcular a média e o desvio padrão dos dados da amostra. Isso pode ser feito usando as funções média e desvio padrão do Excel.
Determine o nível de significância: O nível de significância é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Isso é geralmente estabelecido em 0,05 ou 0,01, o que significa que você está disposto a aceitar a hipótese alternativa se houver menos de 5% ou 1% de chance de que a hipótese nula seja verdadeira.
Determine o valor crítico ou o valor p: Com base na hipótese nula, no nível de significância e no tamanho da amostra, você pode determinar o valor crítico ou o valor p que será usado para testar a hipótese. O valor crítico é comparado ao valor do teste estatístico para determinar se a hipótese nula deve ser rejeitada, enquanto o valor p é a probabilidade de obter um valor do teste estatístico igual ou mais extremo do que o valor observado.
Calcule o valor do teste estatístico: Com base na hipótese nula, na média e no desvio padrão da amostra, você pode calcular o valor do teste estatístico usando uma fórmula específica.
Compare o valor do teste estatístico com o valor crítico ou o valor p: Com base na hipótese nula, no nível de significância e no tamanho da amostra, você pode comparar o valor do teste estatístico com o valor crítico ou o valor p. Se o valor do teste estatístico for maior do que o valor crítico ou se o valor p for menor do que o nível de significância, você pode rejeitar a hipótese nula e aceitar a hipótese alternativa.
Interprete os resultados: Com base na comparação entre o valor do teste estatístico e o valor crítico ou o valor p, você pode interpretar os resultados do teste de hipótese. Se a hipótese nula for rejeitada, isso significa que há evidências suficientes para apoiar a hipótese alternativa. Se a hipótese nula não for rejeitada, isso significa que não há evidências suficientes para suportar a hipótese alternativa.