guia de métodos

São apresentadas técnicas de inferência estatística para a média populacional, $\mu$, e para a variância populacional, $\sigma^2$, quando o investigador dispõe de uma amostra obtida de uma população normal.

São apresentados quatro cenários e suas variantes.

Estimação pontual para a média populacional, $\mu$, e para a variância populacional, $\sigma^2$:

• o investigador dispõe de uma amostra;

• consulte o procedimento em estimação pontual.

Inferência estatística sobre a média populacional, $\mu$, com $\sigma^2$ conhecida:

• o investigador dispõe de uma amostra;

• é sabido que a amostra é obtida de uma população normal, com variância populacional, $\sigma^2$, conhecida;

• nesta situação a metodologia é conhecida por “Intervalo Z” e “Teste Z”;

• consulte o procedimento em teste e intervalo Z para a média mas lendo primeiro distribuição de amostragem Normal.

Mais, neste contexto é possível determinar uma dimensão da amostra por forma a que a amplitude do intervalo de confiança seja inferior a determinado limiar.

• consulte o procedimento em amplitude do IC.

Inferência estatística sobre a média populacional, $\mu$, com $\sigma^2$ desconhecida:

• o investigador dispõe de uma amostra;

• é sabido que a amostra é obtida de uma população normal, com variância populacional, $\sigma^2$, desconhecida;

• nesta situação a metodologia é conhecida por “Intervalo t” e “Teste t”;

• consulte o procedimento em teste e intervalo t para a média mas lendo primeiro distribuição de amostragem t-Student.

Inferência estatística sobre a variância populacional, $\sigma^2$, (respectivamente, sobre o desvio padrão populacional):

• o investigador dispõe de uma amostra;

• é sabido que a amostra é obtida de uma população normal, com variância populacional, $\sigma^2$, desconhecida e média populacional desconhecida;

• nesta situação a metodologia é conhecida por “Intervalo do qui-quadrado” e “Teste do qui-quadrado” (ou ainda chi-square) para a variância ou desvio padrão populacionais;

• consulte o procedimento em TH e IC do qui-quadrado para a variância mas lendo primeiro distribuição de amostragem qui-quadrado.