Teste de hipóteses para proporções usando um nível de significância adaptativo

Abstract

Na realização de um teste de hipótese uma importante discussão é sobre qual deve ser o nível de significância utilizado em cada problema. Devido à consistência dos testes de significância clássicos, fica mais fácil rejeitar uma hipótese nula quando se aumenta o tamanho da amostra. Isso ocorre porque o nível descritivo do teste (valor p) diminui à medida que a amostra cresce, enquanto o nível de significância do teste permanece fixo. Diante disso, Pereira et al. (2017) propuseram um teste de hipótese com níveis de significância adaptativos. Neste trabalho é avaliado o comportamento dos níveis de significância adaptativos para experimentos de Bernoulli. Os resultados mostram que o aumento da amostra também levará uma maior rejeição da hipótese nula nos testes com níveis de significância adaptativos, porém com menor taxa de rejeição em relação aos testes com níveis de significância fixos.