Suponha que tenha sido realizado um estudo para testar a hi...

p>0,05 (5%) significa que não há correlação estatisticamente significante, logo NÃO se rejeita H0 (normalmente, o resultado desejado - isto é, estatisticamente significante- é quando se rejeita H0 e adota-se a hipótese de trabalho H1)

b) os valores não precisam estar na forma de proporção

c) CORRETA

e) a hipótese nula (H0) é que não há diferença entre a quantidade de DNA obtida da mancha e do objeto

(D) Errada. Anova não é indicada para o conjunto de dados, uma vez que é utilizada na comparação de mais de 2 médias. A análise indicada é a comparação das médias utilizando o teste t.

O teste de hipóteses é uma metodologia estatística que nos auxilia a tomar decisões sobre uma ou mais populações baseado na informação obtida da amostra. Em outras palavras, o teste de hipóteses fornecem ferramentas que nos permitem rejeitar ou não rejeitar uma hipótese estatística através da evidencia fornecida pela amostra.

São dois os tipos de erros que podemos cometer na realização de um teste de hipóteses:

1. Rejeitar a hipótese nula H0, quando ela é verdadeira.
2. Não rejeitar a hipótese nula H0, quando ela é falsa.

O primeiro dos erros é chamado de tipo I, enquanto que o segundo é o erro tipo II. 

A probabilidade do erro do tipo I, α é chamado de nível de significância, ou erro α, ou ainda tamanho do teste:

α=P(Erro do tipo I)=P(rejeitar H0 dado H0 verdadeira).

Já a probabilidade de ocorrência do erro tipo II é, normalmente, explicitado pela letra grega β:

β=P(Erro do tipo II)=P(aceitar H0 dado H0 falsa).

O poder do teste ou potência é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula H0, quando a hipótese alternativa H1 é verdadeira.

Um fato importante é que o nível de significância do teste deve ser previamente definido na realização dos testes, controlando a chance de rejeitar a hipótese nula quando a mesma é verdadeira.

Gabarito: Letra C