Todas as estatísticas para Teste de ensaios

Encontre definições e orientações interpretação para cada estatística fornecida com um teste de ensaios.

N

O tamanho amostral (N) é o número total de observações na amostra. O tamanho da amostra afeta o número esperado de ensaios e de valor-p.

K

K é o valor do critério de comparação. Por padrão, K é a média dos dados da amostra. Mas você também pode especificar um valor diferente, como a mediana. O Minitab usa K para calcular o número observado de ensaios.

≤ K e > K

O número de observações acima K é o número de observações que são maiores do que o valor do critério de comparação, o qual é a média por padrão. O número de observações abaixo de K é o número de observações menores ou iguais ao critério de comparação. O Minitab usa esses valores para calcular o valor-p.

Hipótese nula e hipótese alternativa

As hipóteses nula e alternativa são duas declarações mutuamente exclusivas sobre a ordem dos dados. Um teste de hipótese usa dados amostrais para determinar se deve rejeitar a hipótese nula.
Hipótese nula
A ordem dos dados é aleatória.
Hipótese alternativa
A ordem dos dados não é aleatória.

Número observado de ensaios e número esperado de ensaios

O número de ensaios é observado o número de grupos de observações que estão acima ou abaixo do critério de comparação, K. A linha representa K. Este exemplo contém cinco ensaios.

O número esperado de ensaios é a média da distribuição de amostragem de ensaios de uma série aleatória. Se o número de ensaios observado for substancialmente maior ou menor do que o número esperado de ensaios, é provável que os dados não estejam em ordem aleatória. Para determinar se a ordem de seus dados é aleatória, compare o valor de p ao nível de significância.

Valor de p

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

Interpretação

Use o valor de p para determinar se a ordem de seus dados é aleatória.

Para determinar se a ordem de seus dados é aleatória, compare o valor de p ao nível de significância. Em geral, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica um risco de 5% de concluir que a ordem de seus dados não é aleatório quando ele realmente é aleatória. Um nível de significância de 0,05 indica um risco de 5% de concluir que a ordem de seus dados não é aleatória quando ela realmente é aleatória.
Valor de p ≤ α: a ordem dos dados não é aleatória (Rejeitar H0)
Se o valor de p for menor ou igual ao nível de significância, a decisão é rejeitar da hipótese nula e concluir que a ordem dos dados não é aleatória.
Valor de p > α: não é possível concluir a ordem dos dados não é aleatória (falha ao rejeitar H0)
Se o valor de p for maior do que o nível de significância, a decisão é não rejeitar a hipótese nula. Você não tem provas suficientes para concluir que a ordem dos dados não é aleatória.
Ao usar esse site, você concorda com a utilização de cookies para análises e conteúdo personalizado.  Leia nossa política