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Especifique o nível de confiança para o intervalo de confiança, a diferença hipotética, a hipótese alternativa ou especifique se pretende utilizar a estimativa combinada da proporção.
Para um teste de 2 variâncias, é possível usar a razão dos desvios padrão ou a razão das variâncias.
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 razão da população.
Inserir um valor em Razão hipotética. A razão hipotética define sua hipótese nula. Pense nisso como um valor-alvo ou um valor de referência. Por exemplo, um fabricante de cereais vai comprar uma nova máquina de enchimento somente se a variância dos pesos de enchimento para a nova máquina for 0,8 da variância da máquina atual (H0: σ2nova / σ2atual = 0,8).
Utilize este teste unilateral para determinar se a proporção da população das variâncias ou os desvios padrão das amostras 1 e 2 são menores do que a proporção hipotética, e para obter um limite superior. Este teste unilateral proporciona maior poder, mas não pode detectar quando a proporção da população é maior do que a proporção hipotética.
Por exemplo, um analista usa este teste unilateral para determinar se a razão do desvio padrão do desempenho de uma nova máquina para o desvio padrão do desempenho de uma máquina antiga é menor do que 0,8. Este teste unilateral tem um maior poder para detectar se a razão em desvios padrão é menor do que 0,8, mas não pode detectar se a razão é maior do que 0,8.
Use este teste bilateral para determinar se as taxas dos desvios padrão da população ou das variâncias da população diferem da taxa hipotética, e para obter um intervalo de confiança bilateral. Este teste bilateral pode detectar diferenças que são menores ou maiores do que a taxa hipotética, mas tem menos poder do que um teste unilateral.
Por exemplo, um consultor de saúde deseja comparar as variâncias dos índices de satisfação dos pacientes de dois hospitais. Como qualquer diferença nas variâncias é importante, o consultor utiliza este teste bilateral para determinar se a variância em um só local é maior ou menor do que no outro local.
Utilize este teste unilateral para determinar se a proporção da população das variâncias ou os desvios padrão das amostras 1 e 2 são maiores do 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 diferença é menor do que a proporção hipotética.
Por exemplo, um analistas testa se a razão entre a variância em uma máquina de extrusão antiga e a variância de uma máquina nova é maior do que 1. Este teste unilateral tem um maior poder para detectar se a razão é maior do que 1, mas não pode detectar se a razão é inferior a 1.
Para obter mais informações sobre como selecionar uma hipótese alternativa unilateral ou bilateral, acesse Sobre as hipóteses nula e alternativa.
Selecione Usar teste e intervalos de confiança com base na distribuição normal para exibir os resultados do ensaio com base na distribuição normal, também chamado teste F. O Minitab também exibe os resultados para o teste F se você inserir dados de resumo para o tamanho e a variância (ou desvio padrão) para cada amostra. Quando o Minitab executa o teste F, ele não mostra os resultados para o método de Bonett ou método de Levene.
O teste F é exato apenas para dados distribuídos normalmente. Mesmo pequenos desvios da normalidade pode causar imprecisões no teste F, mesmo com grandes amostras. No entanto, se os dados estiverem em conformidade com a distribuição normal, o teste F será tipicamente mais poderoso do que qualquer um dos métodos de Bonett ou método de Levene.
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