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Especifique o nível de confiança para o intervalo de confiança, defina a hipótese alternativa ou especifique o método para o intervalo de teste e confiança.

Neste tópico

Nível de confiança
Hipótese alternativa
Método

Nível de confiança

Em Nível de confiança, insira o nível de confiança para o intervalo de confiança.

Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem. Um nível de confiança de 95% indica que, se você pegar 100 amostras aleatórias da população, os intervalos de confiança para aproximadamente 95 das amostras cobrirão o parâmetro populacional.

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.Portanto, você pode querer usar um nível de confiança diferente de 95%, dependendo do tamanho da sua amostra.

Se o tamanho da sua amostra for pequeno, um intervalo de confiança de 95% pode ser muito amplo para ser útil. Usar um nível de confiança mais baixo, como 90%, produz um intervalo mais estreito. No entanto, a probabilidade de que o intervalo cubra a proporção populacional diminui.
Se o tamanho da sua amostra for grande, considere usar um nível de confiança mais alto, como 99%. Com uma amostra grande, um nível de confiança de 99% ainda pode produzir um intervalo razoavelmente restrito, embora também aumente a probabilidade de que o intervalo Revestimento a proporção da população.

Hipótese alternativa

Em Hipótese alternativa, selecione a hipótese que você deseja testar:

Proporção < proporção hipotética

Use este teste unilateral para determinar se a proporção da população é menor que a proporção hipotética, e para obter um limite superior. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se a proporção da população é maior do que a proporção hipotética.

Por exemplo, um engenheiro utiliza este teste unilateral para determinar se a proporção de partes defeituosas é menor que 0,001 (0,1%). Este teste unilateral tem maior poder para determinar se a proporção for inferior a 0,001, mas não pode detectar se a proporção for superior a 0,001.

Proporção ≠ proporção hipotética

Use este teste bilateral para determinar se a proporção da população difere da proporção hipotética, e para obter um intervalo de confiança bilateral. Este teste bilateral pode detectar diferenças que são menores ou maiores do que o valor hipotético, mas tem menos poder do que um teste unilateral.

Por exemplo, um gerente de banco testa se a proporção de clientes que têm contas de poupança neste ano difere da proporção do ano anterior, 0,57 (57%). Como qualquer diferença da proporção do ano passado é importante, o gerente usa este teste bilateral para determinar se proporção deste ano é maior ou menor que a proporção do ano anterior.

Proporção > proporção hipotética

Use este teste unilateral para determinar se a proporção da população é maior que a proporção hipotética, e para obter um limite inferior. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se a proporção da população é menor do que a proporção hipotética.

Por exemplo, um analista de qualidade utiliza este teste unilateral para determinar se a proporção de interruptores elétricos aceitáveis é maior do que 0,98. Este teste unilateral possui maior poder para determinar se a proporção é superior a 0,98, mas não pode determinar se a proporção é inferior a 0,98.

Para obter mais informações sobre como selecionar uma hipótese alternativa unilateral ou bilateral, acesse Sobre as hipóteses nula e alternativa.

Método

Em , selecione o método para calcular o teste de hipótese e o intervalo de Métodoconfiança.

Blaker ajustado (exato): Por padrão, o Minitab usa o método Blaker ajustado porque os intervalos de confiança são mais precisos do que o método exato de Clopper-Pearson. Os intervalos do método exato de Blaker ajustado são aninhados. Essa propriedade significa que intervalos de confiança com níveis de confiança mais altos contêm intervalos de confiança com níveis de confiança mais baixos. Por exemplo, um intervalo de confiança Blaker 95% exato e bilateral contém o intervalo de confiança correspondente de 90%.; Quando você seleciona Proporção < proporção hipotética ou Proporção > proporção hipotética e Método o Blaker ajustado (exato), a análise usa o método exato de Clopper-Pearson porque o método exato de Blaker ajustado é para a hipótese Proporção ≠ proporção hipotética . O método exato de Clopper-Pearson é geralmente excessivamente conservador para intervalos bilaterais, de modo que o nível de confiança real do intervalo é maior do que o nível de confiança especificado. Para intervalos unilaterais, o método de Clopper-Pearson é menos conservador do que para o caso bilateral.
Wilson-escore: O método do escore de Wilson é uma escolha razoável para muitas aplicações práticas. O nível de confiança real do intervalo de pontuação de Wilson geralmente está abaixo do nível de confiança nominal especificado na análise. Use a correção de continuidade para que o nível de confiança real seja pelo menos o nível de confiança nominal na análise.
Agresti-Coull: Muitos livros didáticos de estatística ensinam o intervalo Agresti-Coull. O intervalo de Agresti-Coull não utiliza cálculos iterativos, de modo que os resultados são mais fáceis para os alunos calcularem manualmente do que o intervalo de Blaker ajustado ou o intervalo de Wilson-score. O intervalo de Agresti-Coull tem o mesmo ponto médio do intervalo de confiança do escore de Wilson sem correção de continuidade. O intervalo Agresti-Coull contém o intervalo do escore de Wilson, o que torna o intervalo de Agresti-Coulll mais conservador do que o intervalo do escore de Wilson.
Aproximação normal (aplicativo web): Muitos livros didáticos de estatística ensinam o intervalo de aproximação normal de Wald. O intervalo de Wald não utiliza cálculos iterativos, de modo que os resultados são mais fáceis para os alunos calcularem manualmente do que o intervalo de Blaker ajustado ou o intervalo de Wilson-score. O ponto médio do intervalo de Wald é a probabilidade observada.