Considerações de dados para Teste da taxa de Poisson para 1 amostra

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise e interpretar os resultados.

Os dados da amostra devem ser selecionados aleatoriamente

Nas estatísticas, as amostras aleatórias são usadas para fazer generalizações ou inferências, sobre uma população. Se seus dados não foram coletados aleatoriamente, seus resultados podem não representar a população. Para obter mais informações, vá para Aleatoriedade em amostras de dados.

Os dados devem ser contados por unidade, tais como o número de chamadas por hora para um centro de atendimento ou o número de defeitos por unidade em um embarque

Se os dados classificam cada observação dentro de uma de duas categorias, tais como aprovação/reprovação, use Teste para 1 proporção. Para obter mais informações, acesse Tipos de dados que podem ser analisados com um teste de hipótese.

Cada observação deve ser independente de todas as outras observações

Para as observações serem independentes, a probabilidade de um resultado especial não depende de um resultado anterior. Por exemplo, se você seleciona duas partes e registra se elas tem defeitos ou não, o resultado da segunda parte não deve depender do resultado da primeira. Se suas observações não são independentes, seus resultados podem não ser válidos.

Determine um tamanho amostral adequado

Sua amostra deve ser grande o suficiente para que o seguinte seja verdadeiro:

A estimativa têm precisão suficiente.
Os intervalos de confiança são estreitos os suficiente para serem úteis.
Você tem proteção adequada contra erros tipo I e tipo II.

Para determinar o tamanho amostral adequado para o teste de hipótese, vá para Poder e tamanho de amostra para teste da taxa de Poisson para 1 amostra.