Interpretar todas as estatísticas para Teste do sinal para 1 amostra

Encontre definições e orientações interpretação para cada estatística fornecida com a análise de sinal para 1 amostra.

N

O tamanho amostral (N) é o número total de observações na amostra.

Interpretação

O tamanho amostral afeta o intervalo de confiança e o poder do teste.

Normalmente, um tamanho amostral grande resulta em um intervalo mais estreito. Uma amostra maior também proporciona ao teste mais poder para detectar uma diferença. Para obter mais informações, vá para O que é potência?.

Mediana

A mediana é o ponto médio do conjunto de dados. Este valor do ponto médio é o ponto em que metade das observações estão acima do valor e metade das observações estão abaixo do valor. A mediana é determinada por classificar as observações e encontrar a observação que está no número [N + 1] / 2 na ordem de grandeza. Se o número de observações for ímpar, a mediana é o valor médio das observações que são classificadas com números de N / 2 e [N / 2] + 1.

Interpretação

A mediana dos dados das amostras é uma estimativa da mediana da população.

Como a mediana é baseada em dados de amostra e não na população total, é improvável que a mediana da amostra seja igual à mediana da população. Para estimar melhor a mediana da população, use o intervalo de confiança.

Observação

Para obter o intervalo de confiança e os resultados do teste você deve realizar a análise duas vezes porque o Minitab só calcula um item por vez.

Intervalo de confiança (IC)

O intervalo de confiança fornece um intervalo de valores possíveis para a mediana da população. Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. Porém, se você repetir sua amostra muitas vezes, uma certa porcentagem dos intervalos ou fronteiras de confiança resultantes contém a mediana da população desconhecida. A porcentagem destes intervalos de confiança ou fronteiras que contêm a mediana é o nível de confiança do intervalo. 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 mediana da população.

Uma fronteira superior define um valor provável que a mediana da população seja menor. Uma fronteira inferior define um valor provável que a mediana da população seja maior.

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.

O teste de sinal para 1 amostra nem sempre alcança o nível de confiança especificado porque a estatística de teste do sinal é discreta. Devido a isso, o Minitab calcula 3 intervalos de confiança com diferentes níveis de precisão. Você deve usar o intervalo mais curto para o qual o nível de confiança alcançado está mais próximo do nível de confiança alvo.
  • O primeiro intervalo de confiança tem o nível de confiança alcançável mais alto que é menor que o nível de confiança especificado por você. A posição indica qual observação o Minitab usa para o limite superior e inferior, ou por exemplo, se a posição for (7,14), o intervalo de confiança situa-se entre a 7a menor observação e a 14a menor observação.
  • O segundo intervalo de confiança é sempre no nível de confiança que você especificar. As fronteiras superior e inferior do intervalo de confiança não são observações reais da amostra, portanto não há posição. O Minitab usa interpolação não linear (NLI) para calcular este intervalo de confiança.
  • O terceiro intervalo de confiança tem o nível de confiança alcançável que é maior que o nível de confiança que você especifica. Isso é normalmente o maior intervalo.
Observação

Para obter o intervalo de confiança e os resultados do teste você deve realizar a análise duas vezes porque o Minitab só calcula um item por vez.

Estatísticas Descritivas Amostra N Mediana %DeCrômio 12 17,7
Intervalo de Confiança de 95% para η Confiança Amostra IC para η Atingida Posição %DeCrômio ( 17,5; 18,1) 85,40% (4; 9) (17,4263; 18,7632) 95,00% Interpolação ( 17,4; 19) 96,14% (3; 10)

Nesses resultados, a estimativa da mediana da população para a porcentagem de cromo é de 17,7. Você pode usar um segundo intervalo porque ele é o intervalo mais curto que tem um intervalo de confiança mais próximo do alvo de 95%. Você pode ter 95 de confiança de que a mediana da população está entre 17,43 e 18,76.

Confiança alcançada

O nível de confiança alcançado é o nível de confiança que está abaixo ou acima do nível de confiança especificado por você. O nível de confiança alcançada indica o grau de probabilidade de que a mediana populacional esteja contida no intervalo de confiança. 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 mediana da população.

O teste de sinal para 1 amostra nem sempre alcança o nível de confiança especificado porque a estatística de teste do sinal é discreta. Devido a isso, o Minitab calcula 3 intervalos de confiança com diferentes níveis de precisão. Você deve usar o intervalo mais curto para o qual o nível de confiança alcançado está mais próximo do nível de confiança alvo.
  • O primeiro intervalo de confiança tem o nível de confiança alcançável mais alto que é menor que o nível de confiança especificado por você. A posição indica qual observação o Minitab usa para o limite superior e inferior, ou por exemplo, se a posição for (7,14), o intervalo de confiança situa-se entre a 7a menor observação e a 14a menor observação.
  • O segundo intervalo de confiança é sempre no nível de confiança que você especificar. As fronteiras superior e inferior do intervalo de confiança não são observações reais da amostra, portanto não há posição. O Minitab usa interpolação não linear (NLI) para calcular este intervalo de confiança.
  • O terceiro intervalo de confiança tem o nível de confiança alcançável que é maior que o nível de confiança que você especifica. Isso é normalmente o maior intervalo.

Posição

A posição é a classificação ordenada dos dados. A posição indica qual observação o Minitab usa para os limites superior e inferior do primeiro e terceiro intervalos de confiança. Por exemplo, se a posição for (7,14), o intervalo de confiança situa-se entre a 7a menor observação e a 14a menor observação.

Para o segundo intervalo, o Minitab utiliza a interpolação não linear, o qual não requer uma posição.

Hipótese nula e hipótese alternativa

As hipóteses nula e alternativa são duas declarações mutuamente exclusivas sobre uma população. Um teste de hipótese usa dados amostrais para determinar se deve rejeitar a hipótese nula.
Hipótese nula
A hipótese nula afirma que um parâmetro da população (como a média, o desvio padrão, e assim por diante) é igual a um valor hipotético. A hipótese nula é, muitas vezes, uma afirmação inicial baseado em análises anteriores ou no conhecimento especializado.
Hipótese alternativa
A hipótese alternativa afirma que um parâmetro da população é menor, maior ou diferente do valor hipotético na hipótese nula. A hipótese alternativa é aquela que você acredita que pode ser verdadeira ou espera provar ser verdadeira.

Na saída, as hipóteses nula e alternativa ajudam a verificar se você inseriu o valor correto para a mediana do teste.

Número <

Este valor é o número de valores da amostra que são menores do que a mediana de teste.

Interpretação

O Minitab usa o número de valores da amostra que são menores, iguais e maiores do que a mediana de teste para calcular o valor de pX. Em geral, diferenças maiores entre o número de observações que são mais ou menores que a mediana produzem valores de p inferiores. O Minitab elimina as observações que são iguais à mediana de teste e, depois disso, reduz o número de observações que ele utiliza para calcular o valor de p pelo número de observações que ele eliminou.

Número =

Este valor é o número de valores da amostra que são iguais à mediana de teste.

Interpretação

O Minitab usa o número de valores da amostra que são menores, iguais e maiores do que a mediana de teste para calcular o valor de pX. Em geral, diferenças maiores entre o número de observações que são mais ou menores que a mediana produzem valores de p inferiores. O Minitab elimina as observações que são iguais à mediana de teste e, depois disso, reduz o número de observações que ele utiliza para calcular o valor de p pelo número de observações que ele eliminou.

Número >

Este valor é o número de valores da amostra que são maiores do que a mediana de teste.

Interpretação

O Minitab usa o número de valores da amostra que são menores, iguais e maiores do que a mediana de teste para calcular o valor-p. Em geral, diferenças maiores entre o número de observações que são mais ou menores que a mediana produzem valores-p inferiores. O Minitab elimina as observações que são iguais à mediana de teste e, depois disso, reduz o número de observações que ele utiliza para calcular o valor-p pelo número de observações que ele eliminou.

Valor-p

O valor de p é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. Um valor de p menor fornece uma evidência mais forte contra a hipótese nula.

Interpretação

Use o valor de p para determinar se a mediana da população é estatisticamente diferente da mediana hipotética.

Para determinar se a diferença entre a mediana da população e a mediana hipotética é estatisticamente significativa, compare o valor de p com o nível de significância. Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de se concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença real, é de 5%.
Valor de p ≤ α: A diferença entre as medianas é significativamente diferente (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 mediana da população e a mediana 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 medianas não é significativamente diferente (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 mediana da população é significativamente diferente da mediana hipotética.Certifique-se de que o teste tenha poder suficiente para detectar uma diferença que seja significativa na prática.
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