Componentes da variância para Estudo de estabilidade

Encontre definições e orientações de interpretação para os componentes da variância.

Componentes da variância

Os componentes da variância avaliam a quantidade de variação na resposta devido a fatores aleatórios.

Interpretação

Use para avaliar quanto da variação no estudo pode ser atribuído a cada termo aleatório. Valores mais altos indicam que o termo contribui com mais variabilidade para a resposta. Por exemplo, o lote tem um componente de variância de 0,527403 e responde por 72,91% da variância no modelo.

Componentes de Variância Fonte Var % do Total EP de Var Valor-Z Valor-P Lote 0,527409 72,91% 0,303853 1,735739 0,041 Mês*Lote 0,000174 0,02% 0,000142 1,224102 0,110 Erro 0,195739 27,06% 0,036752 5,325932 0,000 Total 0,723322

SE Var

O erro padrão do componente da variância estima a incerteza de estimar o componente da variância de dados amostrais.

Interpretação

Use o erro padrão do componente da variância para medir a precisão da estimativa do componente da variância. Quanto menor o erro padrão, mais precisa é a estimativa. A divisão do componente de variância pelo seu erro padrão calcula um valor-z. Se o valor-p associado a esta estatística-z for menor do que o seu nível de significância (denotado como alfa ou α), você conclui que o componente é maior que zero.

Intervalo de confiança de componentes de variância (IC de 95%)

Os Intervalos de confiança (IC) são amplitudes de valores que apresentam a probabilidade de conter o verdadeiro valor de cada componente da variância.

Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. No entanto, se você extrair muitas amostras aleatórias, uma determinada porcentagem dos intervalos de confiança resultantes conterá o parâmetro populacional desconhecido. A porcentagem destes intervalos de confiança que contém o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.

O intervalo de confiança é composto pelas duas partes a seguir:
Estimativa de ponto
Este valor único estima um parâmetro populacional usando os seus dados amostrais. O intervalo de confiança é centrado em torno da estimativa pontual.
Margem de erro
A margem de erro define a largura do intervalo de confiança e é determinada pela variabilidade observada na amostra, o tamanho da amostra e o nível de confiança. Para calcular o limite superior do intervalo de confiança, a margem de erro é adicionada à estimativa pontual. Para calcular o limite inferior do intervalo de confiança, a margem de erro é subtraída da estimativa pontual.

Interpretação

Se o nível de confiança for de 95%, você pode ter 95% de certeza de que o intervalo de confiança contém o valor verdadeiro do componente de variância do termo aleatório correspondente. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de seus resultados. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação. Se o intervalo for muito amplo para ser útil, pense em aumentar o tamanho da amostra.

Valor Z

O valor-z é uma estatística de teste que mede a razão entre o componente de variância estimada e seu erro padrão.

Interpretação

O Minitab usa o valor-z para calcular o valor-p, que você usa para testar se o componente de variância é significativamente maior do que zero.

Valor-p para componentes da variância

O valor-p é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. As probabilidades inferiores fornecem evidências mais fortes contra a hipótese nula.

Interpretação

Para determinar se o componente da variância é maior que 0, compare o valor-p para o componente da variância ao nível de significância. As hipóteses nulas são aquelas que o componente da variância é 0, o que sugere que o termo não adicione variação à validade.

Valor de p ≤ α: a associação é estatisticamente significativa
Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, é possível concluir que o componente da variância é maior que 0.
Valor de p > α: a associação não é estatisticamente significativa
Se o valor-p for maior do que o nível de significância, não é possível concluir que o componente da variância é maior que 0.
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