Interpretar os principais resultados para Exibição de Estatísticas Descritivas

Use N para saber quantas observações estão em sua amostra. O Minitab não inclui valores faltantes nesta contagem.

Você deve coletar uma amostra de dados de média a grande. Amostras que tem pelo menos 20 observações, com frequência são adequadas para representar a distribuição dos dados. No entanto, para representar melhor a distribuição com um histograma, alguns profissionais recomendam que você tenha pelo menos 50 observações. Amostras grandes também fornecem estimativas mais precisas dos parâmetros do processo como a média e o desvio padrão.

Use a média para descrever a amostra com um único valor que representa o centro dos dados. Diversas análises estatísticas usam a média como uma média padrão do centro da distribuição dos dados.

A mediana é outra medida do centro da distribuição dos dados. A mediana é normalmente menos influenciada por outliers do que a média. Metade dos valores dos dados são maiores do que o valor da mediana e metade dos valores dos dados são menores do que o valor da mediana.

A mediana e a média medem a tendência central. Mas os valores atípicos, chamados de outliers, podem afetar a mediana menos do que afetam a média. Se seus dados forem simétricos, a média e a mediana são semelhantes.

Simétrica

Não simétrica

Use o desvio padrão para determinar o grau de dispersão dos dados a partir da média. Um valor de desvio padrão mais alto indica maior dispersão nos dados.

Utilize o histograma, o gráfico de valores individuais e o boxplot para avaliar a forma e a dispersão dos dados e identificar os outliers potenciais.

Se você tiver uma Por variável que identifique os grupos em seus dados, pode usá-la para analisar os dados por grupo ou por nível de grupo.