Boxplot
O boxplot fornece um resumo gráfico da distribuição de uma amostra. O boxplot facilita a comparação da forma, da tendência central e da variabilidade das amostras.
Interpretação
Use um boxplot para examinar a dispersão dos dados e identificar quaisquer outliers potenciais. Os boxplots são melhores quando o tamanho amostral é maior do que 20.
- Dados Assimétricos
-
Examine a dispersão de seus dados para determinar se eles parecem ser assimétricos. Quando os dados são assimétricos, a maior parte dos dados está localizada no lado alto ou baixo do gráfico. Dados assimétricos indicam que os dados podem estar normalmente distribuídos. Muitas vezes, a assimetria é mais fácil de ser detectada com um gráfico de valores individuais, um histograma ou um boxplot.
Assimétricos à direita
Assimétricos à esquerda
O boxplot com dados assimétricos à direita mostra os tempos de espera médios. A maioria dos tempos de espera são relativamente curtos, e somente alguns dos tempos de espera são mais longos. O boxplot com dados assimétricos à esquerda mostra os dados de taxa de falha. Alguns itens falham imediatamente e muitos outros itens falham posteriormente.
Os dados que são fortemente assimétricos podem afetar a validade do valor de p se a amostra for pequena (< 20 valores). Se seus dados forem severamente assimétricos e você tiver uma pequena amostra, considere aumentar o tamanho amostral.
- Outliers
-
Outliers, que são valores de dados distantes dos outros valores de dados, podem afetar fortemente os resultados da análise. Frequentemente, os outliers são facilmente identificados em um boxplot.
Em um boxplot, os asteriscos (*) identificam outliers.
Tente identificar a causa de qualquer outliers. Corrija todos os erros de entrada de dados ou de medição. Considere remover valores de dados que estejam associados a eventos anormais, que ocorrem somente uma vez (causas especiais). Em seguida, repita a análise.
Gráfico de valores individuais
Um gráfico de valores individuais exibe os valores individuais em cada amostra. Um gráfico de valores individuais facilita a comparação das amostras. Cada círculo representa uma observação. Um gráfico de valores individuais é especialmente útil quando o tamanho da amostra é pequeno.
Interpretação
Use um gráfico de valores individuais para examinar a dispersão dos dados e identificar quaisquer outliers potenciais. Os gráficos de valores individuais são melhores quando o tamanho amostral é menor do que 50.
- Dados Assimétricos
-
Examine a dispersão de seus dados para determinar se eles parecem ser assimétricos. Quando os dados são assimétricos, a maior parte dos dados está localizada no lado alto ou baixo do gráfico. Dados assimétricos indicam que os dados podem não estar normalmente distribuídos. Muitas vezes, a assimetria é mais fácil de ser detectada com um gráfico de valores individuais, um histograma ou um boxplot.
Assimétricos à direita
Assimétricos à esquerda
Por exemplo, o gráfico de valores individuais com dados assimétricos à direita mostra os tempos de espera. A maioria dos tempos de espera são relativamente curtos e apenas alguns tempos de espera são mais longos. O gráfico de valores individuais com dados assimétricos à esquerda mostra os dados de tempos de falhas. Alguns itens falham imediatamente e muitos outros itens falham posteriormente.
- Outliers
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Outliers, que são valores de dados que estão distantes dos outros valores de dados, podem afetar fortemente os resultados da análise. Muitas vezes, os outliers são fáceis de identificar em um gráfico de valores individuais.
Em um gráfico de valores individuais, valores de dados anormalmente altos ou baixos indicam outliers potenciais.
Tente identificar a causa de qualquer outliers. Corrija todos os erros de entrada de dados ou de medição. Considere remover valores de dados que estejam associados a eventos anormais, que ocorrem somente uma vez (causas especiais). Em seguida, repita a análise.
Gráfico de intervalos
Utilize o gráfico de intervalo para exibir a média e o intervalo de confiança para cada grupo.
- Cada ponto representa uma média da amostra.
- Cada intervalo é um intervalo de confiança individual de 95% para a média de um grupo. É possível ter 95% de certeza de que a média do grupo está dentro de intervalo de confiança do grupo.
Importante
Interprete esses intervalos com cuidado, pois a sua taxa de erro tipo I aumenta quando você faz várias comparações. Ou seja, quanto mais comparações você faz, maior a probabilidade de que pelo menos uma comparação conclua incorretamente que uma das diferenças observadas seja significativamente diferente.
Interpretação
Nestes resultados, a Mistura 2 tem a menor média e a Mistura 4 tem a maior. Não é possível determinar, a partir desse gráfico, se qualquer diferença é estatisticamente significativa. Para determinar a significância estatística, avalie os intervalos de confiança para as diferenças das médias.
