Vamos tratar agora de quando rejeitamos ou não a hipótese nula. Como vimos, o teste de hipóteses nada mais é do que a tradução de problema não estruturado hipóteses que serão testadas uma contra a outra, a hipótese nula contendo o estado atual [SEM_ÁUDIO] e a hipótese alternativa contendo a evidência amostral. [SEM_ÁUDIO] Aqui sempre uma igualdade, aqui a desigualdade para testes bilaterais ou [SEM_ÁUDIO] a desigualdade para testes unilaterais. A partir disso, propomos, com base uma distribuição amostral, o cálculo de uma estatística teste que vai transformar esse problema inicial problema de escolhas e diferenças dentro de uma escala numérica. [SEM_ÁUDIO] Nós vamos pegar como exemplo o teste unilateral, assim como temos aqui na tabela. O teste unilateral vai testar, [SEM_ÁUDIO] a partir de uma escala numérica proposta como estrutura do teste, valor de localização nessa escala. Esse valor é chamado de estatística teste. Nesse caso, z teste. Da tabela de probabilidades de ocorrência de alfa, que é o nosso grau de confiança, encontramos o valor crítico, ou seja, o valor que determinará a partir de qual ponto seria a area de rejeição. Aqui não rejeitamos e depois rejeitamos. Perceba que o valor de alfa geralmente é porcentagem e o que precisamos aqui é valor crítico na escala z. Ou seja, o problema poderia ser totalmente resumido nessa escala z teste versus z crítico, mas precisamos de uma tabela para traduzir essa probabilidade de alfa ponto dessa tabela z. Isso é dado por essa tabela ou por software, como vimos no curso. Portanto, o que temos aqui especificamente para essa distribuição, é a probabilidade de ocorrência de valor z, que é uma função. Essa função é a função da distribuição amostral. Temos duas direções: ou calculamos a estatística teste e comparamos com o valor de alfa traduzido na escala z ou fazemos ao contrário. Como sabemos que alfa é probabilidade, podemos traduzir esse valor de z probabilidades usando essa tabela e, a partir disso, comparar com alfa. Essa segunda possibilidade chamamos de comparação a partir da probabilidade de ocorrência do valor da estatística teste. Então temos dois critérios de rejeição: ou olhamos nas probabilidades de uma distribuição qualquer ou na sua escala. Aqui é chamado de area de rejeição, definido por valor crítico, ou definimos com base na probabilidade, traduzida aqui na escala de e de outro. Por isso que geralmente quando adotamos o alfa de cinco por cento e pensamos uma distribuição normal, estamos verificando se o valor da estatística teste é menor do que o valor de alfa porque caso ele seja menor, ou ele estará pertencendo à essa area ou a essa area da escala, e vice-versa. O critério do P-valor sempre rejeita H zero quando a estatística teste é menor do que alfa. Esse geralmente é o padrão para todos os softwares e é o que se encontra também divulgações científicas, é mais comum do que o critério da área de rejeição. Todavia, confirma o outro, como vimos aqui.