Hipótese nula | Todos os valores de dados são provenientes da mesma população normal |
---|---|
Hipótese alternativa | O menor valor dos dados é um outlier |
Nível de significância | α = 0,05 |
Variável | N | Média | DesvPad | Mín | Máx | G | P |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ResistênciaÀQuebra | 14 | 123,4 | 46,3 | 12,4 | 193,1 | 2,40 | 0,044 |
Variável | Linha | Outlier |
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ResistênciaÀQuebra | 10 | 12,38 |
Nestes resultados, a hipótese nula indica que todos os valores de dados provêm da mesma população normal. Como o valor de p é 0,044, que é menor do que o nível de significância de 0,05, a decisão é rejeitar a hipótese nula e concluir que existe um outlier.
Se o teste identificar um outlier nos dados, o Minitab exibe uma tabela de outlier. Use a tabela de outlier para determinar o valor do outlier e a linha na worksheet que contém o outlier.
Hipótese nula | Todos os valores de dados são provenientes da mesma população normal |
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Hipótese alternativa | O menor valor dos dados é um outlier |
Nível de significância | α = 0,05 |
Variável | N | Média | DesvPad | Mín | Máx | G | P |
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ResistênciaÀQuebra | 14 | 123,4 | 46,3 | 12,4 | 193,1 | 2,40 | 0,044 |
Variável | Linha | Outlier |
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ResistênciaÀQuebra | 10 | 12,38 |
Nestes resultados, o valor do outlier é 12,38 e está na linha 10.
Use o gráfico de outlier para identificar visualmente um outlier nos dados. Se existir um outlier, o Minitab o representa no gráfico como um quadrado vermelho. Tente identificar a causa de todos os outliers. Corrija todos os erros de entrada de dados ou de medição. Considere a remoção de valores de dados para eventos anormais de ocorrência única (também chamados de causas especiais).