Interpretar os principais resultados para Teste para 1 proporção

Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste de 1 proporção. A saída principal inclui a estimativa de proporção, o intervalo de confiança e o valor de p.

Etapa 1: Determine um intervalo de confiança para a proporção da população

Primeiro, considere a proporção da amostra e depois examine o intervalo de confiança.

A proporção da amostra é uma estimativa da proporção da população. Como a proporção está baseada em dados das amostras e não na população total, é improvável que a proporção da amostra é igual à proporção da população. Para estimar melhor a proporção da população, use o intervalo de confiança.

O intervalo de confiança fornece um intervalo de valores possíveis para a proporção da população. Por exemplo, um nível de confiança de 95% indica que, se você extrair 100 amostras aleatórias da população, poderia esperar que, aproximadamente, 95 das amostras produza intervalos que contêm a proporção da população. 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. Para obter mais informações, vá para Como obter um intervalo de confiança mais preciso.

Estatísticas Descritivas N Evento Amostra p IC de 95% para p 1000 87 0,087000 (0,070268; 0,106208)
Principais resultados: amostra p, IC de 95%

Nestes resultados, a estimativa da proporção da população para casas que fizeram uma compra é 0,087. Você pode ter 95% de confiança que a proporção da população está entre aproximadamente 0,07 e 0,106.

Etapa 2: Determine se os resultados do teste são estatisticamente significativos

Para determinar se a diferença entre a proporção da população e a proporção hipotética é estatisticamente significativa, compare o valor de p com o nível de significância.
Valor de p ≤ α: A diferença entre as proporções é estatisticamente significativa (rejeite H0)
Se o valor de p for menor ou igual ao nível de significância, você deve rejeitar a hipótese nula. É possível concluir que a diferença entre a proporção da população e a proporção hipotética é estatisticamente significativa.Use seu conhecimento especializado para determinar se a diferença é praticamente significativa. Para obter mais informações, acesse Significância estatística e prática.
Valor de p > α: A diferença entre as proporções não é estatisticamente significativa (não deve rejeitar H0)
Se o valor de p for maior do que o nível de significância, você não deve rejeitar a hipótese nula. Não há evidências suficientes para concluir que a diferença entre a proporção da população e a proporção hipotética é estatisticamente significativa. Certifique-se de que o teste tenha poder suficiente para detectar uma diferença que seja significativa na prática. Para obter mais informações, acesse Poder e tamanho de amostra para teste para 1 proporção.

Teste e IC para Uma Proporção

Método p: proporção de eventos O método exato é usado para esta análise.
Estatísticas Descritivas N Evento Amostra p IC de 95% para p 1000 87 0,087000 (0,070268; 0,106208)
Teste Hipótese nula H₀: p = 0,065 Hipótese alternativa H₁: p ≠ 0,065

Valor-p 0,008

Resultados principais: valor-p

Nestes resultados, a hipótese nula afirma que a proporção de famílias que compraram um novo produto é igual a 6,5%. Como o valor-p é de 0,008, o que é menos do que o nível de significância de 0,05, a decisão é rejeitar a hipótese nula e concluir que a proporção da população de famílias que compraram o novo produto é diferente de 6,5%.

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