Interpretar os principais resultados para Teste de equivalência de 2 amostra

Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste de equivalência para 2 amostras. A saída de chave inclui a estimativa da diferença (ou razão), o intervalo de confiança, o gráfico de equivalência e outros gráficos.

Etapa 1: determine se a média de teste e a média de referência são equivalentes

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.
Principais resultados: 95% do IC, Intervalo de 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.

Observação

Você também pode usar os valores-p para avaliar os resultados do teste de equivalência. Para demonstrar equivalência, os valores-p para ambas as hipóteses nulas deve ser menor do que alfa.

Etapa 2: verifique se há problemas em seus dados

Problemas com os dados, como assimetrias ou outliers, podem afetar desfavoravelmente seus resultados. Use gráficos para procurar assimetrias (ao examinar a dispersão dos dados) e para identificar os outliers potenciais.

Determine se os dados parecem ser assimétricos

quando os dados estão assimétricos, a maior parte dos dados está voltada para o lado alto ou baixo do gráfico. Com frequência, a assimetria é mais fácil de identificar com um boxplot ou histograma.

Assimétricos à direita
Assimétricos à esquerda

Por exemplo, o histograma assimétrico à direita mostra dados salariais. A muitos funcionários é paga uma quantidade relativamente pequena, enquanto, cada vez mais, a poucos funcionários são pagos grandes salários. O histograma assimétrico à esquerda mostra dados de taxa de falha. Alguns itens falham antes enquanto um número crescente de itens falham mais tarde.

Os dados que são severamente assimétricos podem afetar a validade dos resultados do teste se sua amostra for muito pequena (< 20 valores). Se seus dados forem severamente assimétricos e você tiver uma pequena amostra, considere aumentar o tamanho amostral.

Identificar outliers

Outliers, que são pontos de dados que estão longe da maioria dos outros dados, podem afetar fortemente os resultados. Os outliers são facilmente identificados em um boxplot.

Em um boxplot, os outliers são identificados por asteriscos (*).

Você deve tentar identificar a causa de qualquer outliers. Corrija os erros de entrada de dados ou de medição. Considere remover os dados que estão associados a causas especiais e repetir a análise. Para obter mais informações sobre causas especiais, vá para Usando cartas de controle para detectar variação de causa comum e variação de causa especial.

Comparar a dispersão dos dados (opcional)

Por padrão, o teste de equivalência não assume que as variâncias de cada grupo são iguais. Contudo, se você selecionar a opção Assumir variâncias iguais do teste, compare os gráficos de cada grupo para garantir que a dispersão dos dados é similar. Se a dispersão difere substancialmente, você não deve assumir variâncias iguais quando realizar o teste.
Observação

Para verificar formalmente as variâncias iguais, use o teste para Teste para 2 variâncias.

Nestes gráficos, os dados não parecem estar assimétricos e não são outliers.

A dispersão dos dados não parece ser a mesma para o grupo de teste e o grupo de referência. Portanto, você não deve assumir variâncias iguais para o teste.

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