1. Testes de Aderência
1.1. A hipótese se refere a distribuição da população
1.1.1. Aqui admitimos que a distribuição de variável na população segue um determinado modelo e os testamos para descobrir se há aderência ao modelo.
1.2. Qui-Quadrado
1.2.1. Baseia-se na estatística teste e seus graus de liberdade, na análise das frequências(observada e esperada), no número de elementos amostrais e quantas são as classes ou valores observados
1.3. Método de Kolmogorov-Smirnov
1.3.1. A variável teste é a maior diferença entre a distribuição acumulada do modela e da amostra d=máx[gx-fx]
1.3.2. Válido apenas por aproximação
1.3.3. Exato para distribuições contínuas e parâmetros conhecidos
1.4. Verificação Gráfica
1.4.1. Muito aproximados e subjetivos
1.4.2. Utilizados quando não há muito rigor
1.4.3. Utilizado o papel de probabilidade normal
2. Tabelas de contingência-Testes de independência
2.1. Representação tabular
2.2. Quando há duas ou mais variáveis qualitativas de interesse
2.3. Comparamos variáveis e descobrimos se há ou não independência
2.4. Descrever assertivamente os dados
2.5. Freq.esperada=total linha X total coluna /total freq.
2.6. Utlizamos os graus de liberdade da mesma maneira que os outros testes
2.7. Teste de homogeneidade
2.7.1. Quando comparamos duas variáveis amostrais que foram retiradas de populações vistas como distintas
3. Comparação de duas populações
3.1. Testamos a hipótese de duas populações terem a mesma distribuição de probabilidade
3.2. Utilizado implicitamente em outros casos
3.2.1. No teste de homogeneidade quando a variável de interesse é qualitativa
3.2.2. Quando testamos a hipótese da igualdade entre duas proporções
3.3. Testes de sequências
3.3.1. Quando temos uma série de observação do tipo sim ou não (cara ou coroa)
3.3.1.1. "As sequências ocorrem ou não aleatoriamente ?"
3.3.1.2. Testa a aleatoriedade na comparação entre duas populações