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Especifique o nível de confiança para o intervalo de confiança, a diferença hipotética, a hipótese alternativa e o método de teste, e insira os comprimentos de observação.

Nível de confiança

Em Nível de confiança, insira no 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 extrair 100 amostras aleatórias da população, os intervalos de confiança para aproximadamente 95 das amostras conterá a diferença da população.

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 amostral.

Se o tamanho da amostra for pequeno, um intervalo de confiança de 95% pode ser grande demais para ser útil. Com um nível de confiança mais baixo, como 90%, é possível produzir um intervalo mais estreito. No entanto, a probabilidade de que o intervalo de população contenha a diferença da população diminui.
Se seu tamanho amostral for grande, considere o uso de 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 contenha a diferença da população.

Diferença hipotética

Inserir um valor em Diferença hipotética. A diferença hipotética define sua hipótese nula. Pense nisso como um valor-alvo ou um valor de referência. Por exemplo, uma empresa quer saber se o número de chamadas por dia em um call center é pelo menos 100 a mais do que em outro call center (H₀: λ_center1: λ _center2 = 100).

Hipótese alternativa

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

Diferença < diferença hipotética

Utilize este teste unilateral para determinar se a diferença nas taxas de ocorrência da população das amostras 1 e 2 é menor do que a diferença hipotética, e para obter um limite superior. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se a diferença é maior do que a diferença hipotética.

Por exemplo, um analista usa este teste unilateral para determinar se a diferença em reparos por ano para duas copiadoras é menor do que 2. Este teste unilateral tem um maior poder de detectar se a diferença nos reparos é menor do que 2, mas não pode detectar se a diferença é maior do que 2.

Diferença ≠ diferença hipotética

Use este teste bilateral para determinar se a diferença nas taxas da população é diferente da diferença hipotética, e para obter um intervalo de confiança bilateral. Este teste bilateral pode detectar diferenças que são menores ou maiores do que a diferença hipotética, mas tem menos poder do que um teste unilateral.

Por exemplo, um analista de qualidade testa se as chamadas por dia para dois call centers são diferentes. Como qualquer diferença nas chamadas é importante, o analista utiliza este teste bilateral para determinar se a taxa em um call center é maior do que ou menor do que a taxa no outro call center.

Diferença > diferença hipotética

Utilize este teste unilateral para determinar se a diferença entre as taxas da população das amostras 1 e 2 é maior do que a diferença hipotética, e para obter um limite inferior. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se a diferença é menor do que a diferença hipotética.

Por exemplo, um técnico usa este teste unilateral para determinar se a diferença média entre as velocidades de duas máquinas de enchimento é maior do que 0 segundos por caixa. Este teste unilateral tem um maior poder de detectar se a diferença na velocidade é superior a 0, mas não pode detectar se a diferença é menor do que 0.

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

Método de teste

Em Método de teste, selecione o método para estimar as taxas. Quando as amostras são iguais e grandes, o método padrão, Estimar as taxas separadamente, é preferível. Se as amostras forem iguais, mas pequenas, o método padrão é menos preciso.

Selecione Usar estimativa combinada da taxa somente quando Diferença hipotética for igual a 0. Quando você selecionar o método combinado, o Minitab calcula o intervalo de confiança com base no método padrão de estimativa das taxas separadamente, e não sobre a estimativa combinada da taxa.

Comprimentos da observação

Insira um valor para especificar o período de observação (tempo, área, volume, número de itens) para os dados de contagem. Por padrão, o Minitab usa um valor de 1, mas você pode inserir um valor diferente para expressar a taxa de amostragem de ocorrência em uma forma mais útil.

Quando as amostras usam as mesmas unidades, introduza um valor para converter ambas as amostras. Se você entra em um período de observação diferente de 1, converta o Diferença hipotética. Por exemplo, se a sua diferença hipotética não convertida é de 15 defeitos por trimestre e seu comprimento de observação é de 3 para ambas as amostras, digite a taxa convertida de 5 (15 ÷ 3) defeitos por mês para o Diferença hipotética.
Quando as amostras usam diferentes unidades, insira dois valores para converter as unidades na mesma unidade.

Por exemplo, a primeira amostra representa defeitos por trimestre e a segunda amostra representa defeitos por mês. Para converter ambas as amostras a defeitos por mês, insira 3 1. O Minitab divide a taxa trimestral de 3 para convertê-la em uma taxa mensal. O Minitab divide a taxa mensal por 1, o que não altera a taxa.