Interpretar a tabela do método para Tamanho amostral para estimação

Encontre definições e orientações interpretação para cada estatística e gráfico fornecido na tabela do método com Tamanho amostral para estimação.

Parâmetro

O parâmetro mostra a estatística selecionada na caixa de diálogo. Os parâmetros são medidas descritivas de toda uma população usada como as entradas para uma função de distribuição de probabilidade (FDP) para gerar curvas de distribuição. Para obter mais informações, vá para O que são parâmetros, estimativas de parâmetros e distribuições de amostragem?.

Comprimento da observação

Poisson processa as ocorrências de contagem de um determinado evento ou propriedade em uma escala de observação específica, o que pode representar coisas como tempo, área, volume e número de itens. O comprimento da observação representa a magnitude, duração ou tamanho do período de cada intervalo de observação.

Interpretação

O Minitab o comprimento da observação para converter a taxa de ocorrência na forma mais conveniente para a situação.

Por exemplo, se cada observação na amostra conta o número de eventos em um ano, um comprimento 1 representa uma taxa de ocorrência anual e um comprimento 12 representa uma taxa de ocorrência mensal.

O Minitab usa o total de ocorrências, o tamanho amostral (N) e o comprimento da observação para calcular a taxa de ocorrência. Por exemplo, inspetores inspecionam o número de defeitos em uma caixa de toalhas.Uma toalha pode ter mais que um defeito, como 1 rasgão e 2 fios puxados (3 defeitos). Uma toalha pode ter mais que um defeito, como 1 rasgão e 2 fios puxados (3 defeitos). Cada caixa contém 10 toalhas. Os inspetores amostram de 50 caixas no total e encontram um total de 122 defeitos.
  • O total de ocorrências é 122 porque os inspetores encontram 122 defeitos.
  • O tamanho amostral (N) é 50 porque os inspetores amostram 50 caixas.
  • Para determinar o número de defeitos por toalha, os inspetores usam o comprimento de observação 10 porque existem 10 toalhas em cada caixa. Para determinar o número de defeitos por caixa, os inspetores usam o comprimento de observação 1.
  • A taxa de ocorrência é (Total de ocorrências / N / (comprimento da observação) = (122/50) / 10 = 0,244. Por isso, cada toalha tem, em média, 0,244 defeitos.

Distribuição

A distribuição mostra o tipo de distribuição que o parâmetro descreve.
Normal

A distribuição normal padrão é uma distribuição normal (em forma de sino) na qual desvios padrão sucessivos da média estabelecem benchmarks para estimativa da porcentagem das observações de dados. Esses benchmarks são a base por trás de diversos testes de hipóteses como os testes z e t.

Por exemplo, as alturas de todos os homens adultos que vivem no estado da Pensilvânia são aproximadamente distribuídas normalmente. Portanto, as alturas da maioria dos homens estão próximas da altura média de 69 polegadas. Um número semelhante de homens é um pouco mais alto e um pouco mais baixo que 69 polegadas. Apenas alguns são muito mais altos ou muito mais baixos.

Binomial

Quando você classificar itens, independentemente do evento, ou pessoas em uma das duas categorias, então o número de itens, eventos ou pessoas em uma categoria segue a distribuição binomial. As duas categorias devem ser mutuamente exclusivas, como sim/não, passa/falha, ou com defeito/sem defeito.

Por exemplo, os engenheiros examinam uma amostra de parafusos para rachaduras graves que tornam os parafusos inutilizável. Os parafusos que não têm uma rachadura são sem defeito e os parafusos que têm uma rachadura estão com defeito.

Poisson

Ao contar com a presença de uma característica, resultado ou atividade durante um certo tempo, para uma certa área ou outro comprimento de observação, você obtém dados de Poisson. Os dados de Poisson são avaliados em contagens por unidade, com unidades de mesmo tamanho.

For example, inspectors at a bus company count the number of bus breakdowns each day for 30 days.

Desvio padrão

O desvio padrão é a medida mais comum de dispersão, ou quão dispersos os dados estão em relação à média. O símbolo σ (sigma) é frequentemente usado para representar o desvio padrão de uma população, enquanto s é usado para representar o desvio padrão de uma amostra. A variação que é aleatória ou natural de um processo é frequentemente referida como ruído. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.

Proporção

Uma proporção é uma parte relativa de um todo, em contraposição a uma contagem ou frequência. A proporção é igual ao número de eventos, dividida pelo tamanho amostral. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.

Taxa

A taxa de ocorrência de um evento é a média do número de vezes que o evento ocorre por duração da unidade de observação. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.

Média

Uma média de Poisson é o número médio de vezes que um acontecimento ocorre em todo o espaço de observação total. O valor que o Minitab exibe é o valor de planejamento especificado na caixa de diálogo.

Nível de confiança

Um nível de confiança de 95% normalmente funciona bem. Isso indica que 19 entre 20 amostras (95%) da mesma população irá produzir intervalos de confiança que contêm o parâmetro populacional.

O nível de confiança representa a porcentagem de intervalos que iriam incluir o parâmetro populacional se você reunisse amostras da mesma população, repetidas vezes. Assim, se você tiver coletado 100 amostras, e tiver calculado 95% de intervalos de confiança, você esperaria que aproximadamente 95 dos intervalos contivesse o parâmetro populacional, como a média da população, conforme mostrado na figura a seguir.

Na figura, a linha horizontal representa o valor fixo da média populacional desconhecida, μ. Os 19 intervalos de confiança azuis verticais sobrepostos à linha horizontal contêm o valor da média da população. O intervalo 1 de confiança vermelho totalmente abaixo da linha horizontal não contém esse valor.

Intervalo de confiança

O Minitab exibe o tipo de intervalo de confiança especificado na caixa de diálogo.

O intervalo de confiança fornece um intervalo de valores possíveis para a proporção 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 de confiança resultantes ou limites contém o parâmetro de população desconhecida. A percentagem destes intervalos de confiança ou limites que contêm o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.

Um limite superior define um valor provável que o parâmetro da população seja menor. Um limite inferior define um valor provável que o parâmetro da população seja maior.

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