(untitled) (C.Q.D. - Revista Eletrônica Paulista de Matemática, 2022)
O objetivo deste trabalho foi utilizar o método de Monte Carlo para estimar a probabilidade de se cometer o erro tipo II ao realizar o teste t-student para uma amostra, o qual é uma ferramenta estatística muito importante na tomada de decisões, através de um estudo de simulação. Neste estudo, foi verificada a influência do tamanho amostral, da variabilidade, do nível de significância do teste e das médias alternativas sobre o erro tipo II. Todo esse procedimento foi implementado computacionalmente no software free R. Os resultados desse estudo convalidam os resultados teóricos apresentados na literatura estatística sobre o erro tipo II, ou seja, que esse erro diminui quando se aumenta o tamanho da amostra e/ou o nível de significância do teste e quando os valores atribuídos para as médias alternativas se distanciam do valor do parâmetro fixado na hipótese nula. E ainda, quando o desvio-padrão aumenta, a probabilidade de ocorrer o erro tipo II também aumenta. Dessa forma, pode-se controlar esse erro, em particular, através do nível de significância fixado no teste e pelo tamanho da amostra.