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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.

Use o erro padrão da média para determinar o quão precisamente a média da amostra estima a média da população. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "Média SE".

Use o desvio padrão para determinar o grau de dispersão dos dados a partir da média. Para obter mais informações, acesse O que é desvio padrão?.

Use a variância para determinar o grau de dispersão dos dados a partir da média. A variância é igual ao desvio padrão ao quadrado. Para obter mais informações, acesse O que é a variância?.

O coeficiente de variação (COV como denotado) é uma medida da dispersão que descreve a variação nos dados em relação à média. O coeficiente de variação é ajustado de modo que os valores estão em uma escala sem unidade. Devido a esse ajuste, é possível usar o coeficiente de variação, em vez de o desvio padrão para comparar a variação nos dados que tem unidades diferentes ou que tem médias muito diferentes. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "CoefVar".

O intervalo é a diferença entre o maior e o menor valores de dados na amostra. O intervalo representa o menor intervalo que contém todos os valores de dados.

A soma é o total de todos os valores de dados.

O mínimo é o menor valor de dados na amostra. Use o mínimo para identificar um possível outlier ou um erro de entrada de dados. Uma das maneiras mais simples para avaliar a dispersão dos dados é comparar o mínimo e o máximo.

25% dos valores dados na amostra são menores do que o valor do primeiro quartil.

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.

25% dos valores dados na amostra são maiores do que o valor do terceiro quartil.

O valor máximo é o maior valor de dados na amostra. Use o máximo para identificar um possível outlier ou um erro de entrada de dados. Uma das maneiras mais simples para avaliar a dispersão dos dados é comparar o mínimo e o máximo.

O intervalo interquartil (IIR) é a distância entre o primeiro quartil (Q1) e o terceiro quartil (Q3). Utilize o intervalo interquartil para descrever a dispersão dos dados. Como a dispersão dos dados aumenta, o IIQ torna-se maior.

Use o modo para descrever todo um conjunto de observações com um único valor que representa o valor mais comum na amostra. Você pode usar o modo juntamente com a média e a mediana para obter uma caracterização geral da sua distribuição de dados.

O número de valores não faltantes na amostra. O Minitab exibe este valor na saída como N.

Número de valores faltantes na amostra. O número de valores faltantes se refere às células que contêm o símbolo de valor faltante *. O Minitab exibe este valor na saída como N*.

O número total de observações na coluna. Use para representar a soma de N faltantes e N não faltantes. O Minitab exibe este valor na saída como Contagem Total.

A porcentagem representa a contribuição de uma categoria para o todo. A porcentagem é calculada dividindo-se a frequência dessa categoria pela frequência total e multiplicando-se por 100. Por exemplo, se você inspecionar 400 peças e 21 delas estiverem com defeito, a porcentagem defeituosa seria .

A porcentagem acumulada é a soma de todos os valores de porcentagens até a categoria, ao contrário de porcentagens individuais de cada categoria.

Use médias aparadas para eliminar o impacto de valores muito maiores ou muito menores da média. Quando os dados contêm outliers, a média aparada pode ser uma medida melhor da tendência central do que a média.

A soma dos quadrados sem correção é calculada elevando-se ao quadrado cada valor na coluna e, depois, adicionando-se a soma desses valores ao quadrado. Por exemplo, se a coluna contiver x₁, x₂, ... , x_n, a soma dos quadrados é calculada como (x₁² +₂² + ... + x_n²). Ao contrário da soma dos quadrados corrigida, a soma dos quadrados não corrigida inclui erro. Os valores dos dados são elevados ao quadrado sem subtrair, primeiro, a média.

Use a assimetria para determinar a extensão em que os dados não são simétricos. Para obter mais informações, acesse Como a assimetria e a curtose afetam sua distribuição.

Use a curtose para determinar a extensão em que os dados apresentam picos em comparação com uma curva normal. Para obter mais informações, acesse Como a assimetria e a curtose afetam sua distribuição.

A média das diferenças sucessivas do quadrado (MSSD) é uma estimativa da variância. Um possível uso do MSSD é testar se uma sequência de observações é aleatória. No controle de qualidade, uma possibilidade de utilização de MSSD é estimar a variância quando o tamanho do subgrupo = 1.