Diferença (ou razão) para Teste de equivalência de 2 amostra

Encontre definições e orientações de interpretação para cada medição fornecida na tabela Diferença (ou razão) do teste de equivalência para para 2 amostras.

Diferença

Se você selecionou uma hipótese sobre a diferença entre as médias, o Minitab exibe a diferença entre a média de teste e a média de referência a partir de suas amostras.

Interpretação

A média da amostra de teste é uma estimativa da média da população de teste. A média da amostra de referência é uma estimativa da média da população de referência. Portanto, a diferença entre as médias da amostra fornece uma estimativa da diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência.

Como a diferença é baseado em dados de amostra e não em populações inteiras, não é possível ter a certeza que ela é igual à diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência. Para avaliar a precisão da estimativa para as populações, você pode usar um intervalo de confiança.

Razão

Se você tiver selecionado uma hipótese sobre a razão entre as médias, o Minitab calcula a razão da média da amostra de teste para a média da amostra de referência.

Interpretação

A média da amostra de teste é uma estimativa da média da população de teste. A média da amostra de referência é uma estimativa da média da população de referência. Por conseguinte, a razão entre as médias de amostra fornece uma estimativa da razão da média da população de teste para a média da população de referência.

Como a razão está baseada em dados de amostra e não de populações inteiras, não é possível ter certeza de que ela seja igual a razão da população. Para avaliar a precisão da estimativa para as populações, você pode usar um intervalo de confiança.

SE

O erro padrão da diferença (SE) estima a variabilidade da diferença entre a médias de teste e média de referência que você poderia obter caso extraísse repetidas amostras das mesmas populações. Considerando-se que o erro padrão da diferença estima a variabilidade entre as amostras, o desvio padrão mede a variabilidade dentro de uma única amostra.

Por exemplo, suponha que você tenha uma diferença entre a média de teste da amostra e a média de referência da amostra de -0,12122 unidades. A amostra de teste de 10 valores de dados tem um desvio padrão de 0,26138. A amostra de referência de 9 valores de dados tem um desvio padrão de 0,58064. O erro padrão da diferença é igual à raiz quadrada da soma (0,58064/10 + 0,26138/9) ou 0,20324. Se você coletasse várias amostras aleatórias do mesmo tamanho e da mesma população, o desvio padrão das diferenças entre as amostras seria de aproximadamente 0,20324.

Interpretação

Use o erro padrão da diferença para determinar o quão precisamente a diferença entre as médias de amostra estimam a diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência.

Os valores mais baixos do erro padrão indicam uma estimativa mais precisa. Normalmente, um desvio padrão maior resulta em um erro padrão maior da diferença e em uma estimativa menos precisa. Um tamanho amostral maior resulta em um erro padrão menor da diferença e uma estimativa mais precisa.

O Minitab utiliza o erro padrão da diferença para calcular a estatística de teste (valores de t).

Intervalo de confiança (IC)

O intervalo de confiança fornece uma faixa de valores possíveis para a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência. O limite inferior de confiança define um valor que provavelmente é maior que a diferença (ou razão). O limite superior de confiança define um valor que provavelmente é menor que a diferença (ou razão).

Observação

Se executar um teste de equivalência usando as configurações default, o Minitab exibe um intervalo de confiança para equivalência. Se alterar as configurações default e usar o método alternativo para calcular o intervalo de confiança, o Minitab exibe o intervalo padrão de confiança. Para obter informações sobre a diferença entre esses intervalos, acesse Intervalos de confiança em teste de equivalência.

Interpretação

Compare o intervalo de confiança com os limites de equivalência. Se o intervalo de confiança estiver completamente dentro dos limites de equivalência, você poderá afirmar que a média da população do teste é equivalente à média da população de referência. Se parte do intervalo de confiança estiver fora dos limites de equivalência, você não poderá afirmar a equivalência.

Diferença: Média(Desconto) - Média(Original) IC 95% para Intervalo de Diferença EP equivalência Equivalência -0,12122 0,20324 (-0,483449; 0,241005) (-0,5; 0,5) O IC está dentro do intervalo de equivalência. Pode-se afirmar a equivalência.

Nesses resultados, o intervalo de confiança de 95% está completamente dentro do intervalo de equivalência definido pelo limite equivalência inferior (LEL) e pelo limite de equivalência superior (UEL). Portanto, você pode concluir que a média do teste é equivalente à média de referência.

Intervalo de equivalência

Um intervalo de equivalência é um intervalo de valores que estão próximos o suficiente da média de referência para serem considerados equivalentes. O intervalo é baseado em seu conhecimento do produto ou processo e é definido por um limite inferior de equivalência (LEL) e um limite superior de equivalência (UEL).

Interpretação

Compare o intervalo de confiança com os limites de equivalência. Se o intervalo de confiança estiver completamente dentro dos limites de equivalência, você poderá afirmar que a média da população do teste é equivalente à média da população de referência. Se parte do intervalo de confiança estiver fora dos limites de equivalência, você não poderá afirmar a equivalência.

Diferença: Média(Genérico) - Média(Marca) IC 95% para Intervalo de Diferença EP equivalência Equivalência -0,32104 0,060641 (-0,427349; 0) (-0,425035; 0,425035) O IC está dentro do intervalo de equivalência. Não é possível afirmar que equivalência.

Nesses resultados, o intervalo de confiança de 95% não está completamente dentro do intervalo de equivalência definido pelo limite equivalência inferior (LEL) e pelo limite de equivalência superior (UEL). A fronteira inferior do intervalo de confiança se estende além do limite de equivalência inferior. Portanto, você não pode concluir que a média do teste é equivalente à média de referência.

Limite inferior

O Minitab exibirá um limite inferior de confiança se você selecionar uma hipótese alternativa que inclui apenas um limite superior para a diferença (ou razão). O limite inferior indica um valor contra o qual a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência apresenta probabilidade de ser maior.

Interpretação

Utilize o limite inferior de confiança para determinar se a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência é maior que o limite inferior. Se o limite de confiança inferior for maior do que o limite inferior, é possível afirmar que a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência é maior do que o limite inferior.

Difference: Mean(Test) - Mean(Reference) Difference SE 95% Lower Bound Lower Limit -0.32104 0.060641 -0.42735 -0.42503 Lower bound is not greater than -0.42503. Cannot claim Mean(Test) - Mean(Reference) > -0.42503.

Nestes resultados, o limite inferior de confiança de 95% para a diferença é −0,42735, que é menor do que o limite inferior de −0,42503. Portanto, não é possível afirmar que diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência é maior do que o limite inferior.

Limite superior

O Minitab exibirá um limite superior de confiança se você selecionar uma hipótese alternativa que inclui apenas um limite superior para a diferença (ou razão). O limite superior indica um valor contra o qual a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência apresenta probabilidade de ser menor.

Interpretação

Utilize o limite superior de confiança para determinar se a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência é menor do que o limite superior. Se o limite de confiança superior é menor do que o limite superior, é possível afirmar que a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência é menor do que o limite superior.

Difference: Mean(Test) - Mean(Reference) Difference SE 95% Upper Bound Upper Limit -0.32104 0.060641 -0.21473 0.42503 Upper bound is less than 0.42503. Can claim Mean(Test) - Mean(Reference) < 0.42503.

Nestes resultados, o limite superior de confiança de 95% para a diferença é −0,21473, que é menor do que o limite superior de −0,42503. Portanto, é possível ter 95% de confiança que diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência é menor do que o limite superior.

Limite inferior

O limite inferior de aceitabilidade para a diferença (ou razão) entre a média do teste e a média de referência. Você quer que a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência seja maior que limite inferior.

Interpretação

Compare o limite inferior com o limite de confiança inferior.Se o limite de confiança inferior for maior do que o limite inferior, é possível afirmar que a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência é maior do que o limite inferior.

Difference: Mean(Test) - Mean(Reference) Difference SE 95% Lower Bound Lower Limit -0.32104 0.060641 -0.42735 -0.42503 Lower bound is not greater than -0.42503. Cannot claim Mean(Test) - Mean(Reference) > -0.42503.

Nestes resultados, o limite inferior de confiança de 95% para a diferença é −0,42735, que é menor do que o limite inferior de −0,42503. Portanto, não é possível afirmar que diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência é maior do que o limite inferior.

Limite superior

O limite superior de aceitabilidade para a diferença (ou razão) entre a média do teste e a média de referência. Você quer que a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência seja menor que limite superior.

Interpretação

Compare o limite superior com o limite de confiança superior. Se o limite de confiança superior é menor do que o limite superior, é possível afirmar que a diferença (ou razão) entre a média da população de teste e a média da população de referência é menor do que o limite superior.

Difference: Mean(Test) - Mean(Reference) Difference SE 95% Upper Bound Upper Limit -0.32104 0.060641 -0.21473 0.42503 Upper bound is less than 0.42503. Can claim Mean(Test) - Mean(Reference) < 0.42503.

Nestes resultados, o limite superior de confiança de 95% para a diferença é −0,21473, que é menor do que o limite superior de −0,42503. Portanto, é possível ter 95% de confiança que diferença entre a média da população de teste e a média da população de referência é menor do que o limite superior.

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