Interpretar os principais resultados para Teste da taxa de Poisson para 1 amostra

Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste de taxa de Poisson com 1 amostras. A saída principal inclui a taxa de ocorrência, o intervalo de confiança e o valor de p.

Neste tópico

Etapa 1: Determine um intervalo de confiança para a taxa de população de ocorrência
Passo 2: determine se os resultados de teste são estatisticamente significativos

Etapa 1: Determine um intervalo de confiança para a taxa de população de ocorrência

Primeiro, considere a taxa amostral e depois examine o intervalo de confiança.

taxa da amostra de um evento é uma estimativa da taxa da população da ocorrência daquele evento. Como a taxa amostral é baseada em dados da amostra e não na população total, é improvável que a taxa amostral seja igual à taxa de ocorrência. Para estimar melhor a taxa da população da ocorrência, use o intervalo de confiança.

O intervalo de confiança fornece um intervalo de valores possíveis para a taxa da população da ocorrência.Por exemplo, um nível de confiança de 95% indica que, se você extrair 100 amostras aleatórias da população, poderia esperar que, aproximadamente, 95 das amostras produza intervalos que contêm a razão da população. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de seus resultados. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação. Se o intervalo for muito amplo para ser útil, pense em aumentar o tamanho da amostra.Para obter mais informações, acesse Como obter um intervalo de confiança mais preciso.

Estatísticas Descritivas

N	Total de Ocorrências	Taxa amostral	IC de 95% para λ
30	598	19,9333	(18,3675; 21,5970)

Principais resultados: taxa de amostra, IC de 95%

Nesses resultados, a estimativa da taxa da população da ocorrência para o número de reclamações dos clientes, por dia, é de aproximadamente 19,93. Você pode ter 95% de confiança de que a taxa da população da ocorrência está entre aproximadamente 18,37 e 21,6.

Passo 2: determine se os resultados de teste são estatisticamente significativos

Para determinar se a diferença entre a taxa da população e a taxa hipotética é estatisticamente significativa, compare o valor de p com o nível de significância. Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de se concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença real, é de 5%.

Valor-p ≤ α: A diferença entre as taxas é estatisticamente significativa (rejeite H₀): Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, você deve rejeitar a hipótese nula. É possível concluir que a diferença entre a taxa da população e a taxa hipotética é estatisticamente significativa. Use seu conhecimento especializado para determinar se a diferença é praticamente significativa.Para obter mais informações, acesse Significância estatística e prática.
Valor-p > α: A diferença entre as taxas não é estatisticamente significativa (não rejeite H₀): Se o valor-p for maior do que o nível de significância, você não deve rejeitar a hipótese nula. Não há evidências suficientes para concluir que a diferença entre a taxa da população e a taxa hipotética é estatisticamente significativa. Certifique-se de que o teste tenha poder suficiente para detectar uma diferença que seja significativa na prática. Para obter mais informações, acesse Poder e tamanho de amostra para teste da taxa de Poisson para 1 amostra.

Método

λ: taxa de Poisson de Número de Reclamações
O método exato é usado para esta análise.

Estatísticas Descritivas

N	Total de Ocorrências	Taxa amostral	Limite inferior de 95% para λ
30	598	19,9333	18,6118

Teste

Hipótese nula	H₀: λ = 10
Hipótese alternativa	H₁: λ > 10

Valor-p
0,000

Principal resultado: Valor-P

Nestes resultados, a hipótese nula afirma que a taxa é de 10 queixas por dia. Como o valor-p de 0,000 é menor que o nível de significância de 0,05, o gerente rejeita a hipótese nula e conclui que a taxa de queixas é maior do que 10 por dia.