Selecione as opções de análise para Bootstrap para média de duas amostras

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Selecione o tipo de intervalo, especifique o nível de confiança para o intervalo de confiança, armazene as diferenças ou defina a a base para o gerador de números aleatórios.

Tipo de intervalo

Em Tipo de intervalo, selecione o tipo de intervalo de confiança que o Minitab deve calcular. Com um nível de confiança de 95%,é necessário pelo menos 40 reamostras para calcular o intervalo de confiança, e pelo menos 20 reamostras para calcular somente os limites superior ou inferior.

Bilateral
Use um intervalo de confiança bilateral para determinar um intervalo de valores possíveis para a diferença nas médias da população.
Limite inferior
Use um limite inferior para determinar um valor que a diferença nas médias da população será provavelmente maior.
Limite superior
Use um limite superior para determinar um valor que a diferença nas médias da população será provavelmente menor.

Nível de confiança

Em Nível de confiança, insira um nível de confiança para o intervalo de confiança. Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem.

Uma distribuição por bootstrapping aproxima a distribuição amostral da diferença. Portanto, o meio dos 95% dos valores da distribuição por bootstrapping fornece um intervalo de confiança a 95% para a diferença.

Para um determinado conjunto de dados, um nível de confiança mais baixo produz um intervalo de confiança estreito e um nível de confiança mais alto produz um intervalo de confiança mais amplo. A largura do intervalo também tende a diminuir com amostras maiores.

Armazenar diferenças em uma coluna

Selecione para armazenar as diferenças de cada reamostra na worksheet. O Minitab armazena os valores na coluna Diferenças após a última coluna de dados.

Definir a base do gerador de número aleatório

(Opcional) Em Base para o gerador de números aleatórios, você pode especificar o ponto inicial para a seleção aleatória da amostra por bootstrap inserindo um número inteiro maior ou igual a 1. Quando você usa o mesmo número de base, obtém a mesma amostra.

Por exemplo, um professor gera 50 reamostras dos dados originais para serem usadas em um exercício em sala de aula. O professor e os alunos definem a base como 1 para gerar a mesma distribuição bootstrap e, assim, os mesmos resultados de análise.