Nestes resultados, a hipótese nula afirma que os dados seguem uma distribuição de Poisson. Como o valor de p é 0,000, que é inferior a 0,05, a decisão é rejeitar a hipótese nula. É possível concluir que os dados não vêm de uma distribuição de Poisson.
Use um gráfico de barras dos valores observados e esperados para determinar se, para cada categoria, o número de valores observados é diferente do número de valores esperados. As diferenças maiores entre os valores observados e esperados indicam que os dados não seguem uma distribuição de Poisson.
Este gráfico de barras indica que os valores observados para 0 defeitos, 1 defeito, e mais de 3 defeitos são diferentes dos valores esperados. Assim, o gráfico de barras confirma visualmente o que o valor de p indica, que é que os dados não seguem uma distribuição de Poisson.