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Curso

Teste de hipóteses em Python

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 12/2025

Saiba como e quando usar testes de hipóteses comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado em Python.

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PythonProbability & Statistics

4 h

15 vídeos

50 Exercícios

3,750 XP

59,182

Declaração de realização

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Descrição do curso

O teste de hipóteses permite que você responda a perguntas sobre seus conjuntos de dados com rigor estatístico. Neste curso, você desenvolverá suas habilidades analíticas em Python à medida que aprender como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. Trabalhando com dados reais, como feedback de usuários do Stack Overflow e dados de uma cadeia de suprimentos de entregas de materiais médicos, você vai adquirir uma grande compreensão de como funcionam esses testes e as principais suposições que os embasam. Você também descobrirá como os testes não paramétricos podem ser usados para ir além das limitações dos testes de hipóteses tradicionais.

Pré-requisitos

Sampling in Python

1

Fundamentos do teste de hipóteses

Como funciona o teste de hipóteses e que problemas ele pode resolver? Para descobrir isso, você percorrerá o fluxo de trabalho de um teste de proporção de uma amostra. Ao fazer isso, você vai se deparar com conceitos importantes como escores z, valores p e erros de falsos negativos e falsos positivos.

Testes de hipóteses e escores z

Usos dos testes A/B

Cálculo da média da amostra

Cálculo de um escore z

Julgamentos criminais e testes de hipóteses

Unicaudal à esquerda, unicaudal à direita e bicaudal

Cálculo dos valores p

Significância estatística

Decisões com base nos valores p

Cálculo do intervalo de confiança

Erros tipo I e tipo II

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2

Testes de duas amostras e ANOVA

Neste capítulo, você aprenderá a testar as diferenças de médias entre dois grupos usando testes t e estenderá isso para mais de dois grupos usando testes t dois a dois e ANOVA.

Realização de testes t

Fluxo de trabalho de um teste de hipóteses

Estatística de teste para média de duas amostras

Cálculo de valores p a partir de estatísticas t

Por que o t é necessário?

A distribuição t

De t para p

Testes t emparelhados

O emparelhamento é necessário?

Visualização da diferença

Como usar o ttest()

Testes de ANOVA

Visualização de várias categorias

Realização de um teste de ANOVA

Testes t dois a dois

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3

Testes de proporção

Agora é hora de testar as diferenças nas proporções entre dois grupos usando testes de proporção. Por meio de exercícios práticos, você ampliará seus testes de proporção para mais de dois grupos com testes qui-quadrado de independência e retornará ao caso de uma amostra com testes de qui-quadrado para qualidade do ajuste.

Testes de proporção de uma amostra

t para proporções?

Teste de proporções únicas

Testes de proporção de duas amostras

Teste de duas proporções

proportions_ztest() para duas amostras

Teste qui-quadrado de independência

A distribuição qui-quadrado

Quantas caudas para testes de qui-quadrado?

Como realizar um teste de qui-quadrado

Testes de qui-quadrado para qualidade do ajuste

Visualização da qualidade do ajuste

Teste da qualidade do ajuste

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4

Testes não paramétricos

Por fim, é hora de aprender sobre as suposições feitas pelos testes de hipóteses paramétricos e ver como os testes não paramétricos podem ser usados quando essas suposições não são atendidas.

Suposições em testes de hipóteses

Suposições comuns dos testes de hipóteses

Tamanho da amostra de teste

Testes não paramétricos

Qual teste paramétrico?

Teste dos postos sinalizados de Wilcoxon

Testes de ANOVA não paramétricos e testes t não emparelhados

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

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Teste de hipóteses em Python

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