Nesta video aula, vocês vão ver exercício que utiliza o teste dos sinais para verificar parte de evento nesse caso aqui, treinamento, a influência antes e depois, de uma determinada variável contínua ou discreta. A característica desse teste é utilizar uma amostra chamada pareada, aqui, no caso, composta por 24 pessoas. [SEM_ÁUDIO] Essa amostra verifica para a mesma observação, antes e depois de determinado evento, qual é sua medida quantitativa, e faz a comparação das mudanças ocorridas. Esse teste, como os outros testes de pós criticas revistos, pode ser dividido 6 passos. O primeiro seria, então, definir a hipótese nula e hipótese alternativa. A hipótese nula aqui seria: há aleatoriedade entre melhores e piores. Ou seja, o quanto que houve de alterações positivas e negativas. Isso vai ser confrontado com a hipótese alternativa de que há uma tendência, na verdade, seja para a melhora ou para a piora. O teste dos sinais é adequado porque se trata de uma variável contínua. Poderia também ser o caso para variáveis discretas, contínua nesse caso. O tamanho da mostra alfa, Alfa = 0,05 como todos os casos. O tamanho da amostra para esse teste particular, ela tem que desconsiderar as não mudanças de estado. Então, a gente tem que ter, pelo menos, n* com 20 unidades. Onde n* é a amostra original n sem os casos que não apresentaram mudanças de desempenho. A partir disso, a gente pode propor a estatística teste, que é baseada na distribuição normal onde a gente compara o número de mudanças, para melhor ou para pior tem que ser feito uma escolha e verifica se a metade desse valor de melhoras de alterações para melhores ou piores é igual ou muito diferente, então do valor esperado. Isso relativizado pelo desvio padrão dado por essa função. Para isso, a gente precisa realizar procedimento inicial que seria converter as variáveis originais sinais, que representam sua mudança. Esses sinais são: sinal positivo, negativo ou zero. Para o nosso caso, nós temos então que 24 trabalhadores tiveram sua produção medida, antes e depois de treinamento. O evento então seria o treinamento. Nós temos para o trabalhador que o seu desempenho antes era a produção de 20 peças, e depois desse treinamento, passou a ser 25, portanto houve uma melhora, essa mudança entra como sinal positivo. Para o trabalhador dois, por sua vez, antes e depois, seu desempenho se manteve, portanto aqui entra o sinal nulo. O trabalhador três teve seu desempenho também melhorado, mas o trabalhador quatro teve seu desempenho piorado, portanto, temos aqui sinal negativo. Isso vai ser feito para todos os trabalhadores. Nós temos num total aqui, 15 trabalhadores tiveram seu desempenho melhorado, enquanto que cinco deles tiveram seu desempenho piorado, e quatro deles não apresentaram mudança. Portanto, temos que nosso n* é igual o tamanho da mostra original, menos os desempenhos que não tiveram mudança. Então seria 24 -4 n* = 20, portanto, a gente pode utilizar o teste. Na estatística teste, então é a comparação de valor de melhor ou pior, comparado com a média de valores que melhoraram ou pioraram, tudo isso dividido pelo desvio. Isso aqui, para nosso caso, vou estar escolhendo os casos de melhora, portanto, temos aqui [SEM_ÁUDIO] 15- a metade das melhoras e pioras, dividido pelo desvio padrão, é igual a 2,36. Temos que comparar com o valor crítico tabelado e o valor crítico tabelado é de 1,96 para alfa de 5% e teste bilateral. Portanto, como, Z teste é maior que o Z crítico, rejeitamos H0. Rejeitamos a hipótese de há aleatoriedade entre melhores e piores. Portanto, temos que aqui há uma tendência. Essa tendência foi para os casos de melhoras. Rejeitando então, a hipótese nula.