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O tamanho amostral (N) é o número total de observações na amostra.
O tamanho amostral afeta o intervalo de confiança e o poder do teste. Normalmente, uma amostra grande resulta em um intervalo mais estreito. Uma amostra grande também fornece ao teste mais poder.
Para obter mais informações sobre poder em testes de equivalência, acesse Poder para testes de equivalência.
A média sumariza os valores de cada amostra com um único valor que identifica o centro dos dados. A média é calculada como a média aritmética dos dados, que é a soma de todas as observações dividida pelo número de observações.
A média da amostra de teste é uma estimativa da média da população de teste. A média da amostra de referência é uma estimativa da média da população de referência. Portanto, a diferença (ou a razão) entre as médias de amostra fornece uma estimativa da diferença (ou razão) entre as médias da população de teste e a população de referência.
Como a estimativa está baseada em dados de amostra e não de populações inteiras, não é possível pode ter certeza de que ela seja igual à diferença (ou razão) das populações. Para avaliar a precisão da estimativa para as populações, você pode usar um intervalo de confiança.
O desvio padrão (StDev) é a medida mais comum da dispersão, ou o quanto os dados variam em relação à média. A variação que é aleatória ou natural de um processo é frequentemente referida como ruído.
O desvio padrão usa as mesmas unidades que os dados. O símbolo σ (sigma) é muitas vezes usado para representar o desvio padrão da população. O letra s é usado para representar o desvio padrão de uma amostra.
Use o desvio padrão para determinar o grau de dispersão dos dados a partir da média.
O desvio padrão dos dados de amostra não é uma estimativa desvio padrão da população. Valores mais altos indicam mais variação ou "ruído" nos dados. O desvio padrão é usado para calcular o intervalos de confiança e o valor-p. Um valor mais alto resulta em um intervalo de confiança mais largo e em poder estatístico mais baixo.
O erro padrão da média (SE Média) estima a variabilidade entre a amostra média que você obteria se você tivesse extraído repetidas amostras da mesma população. Considerando-se que o erro padrão da média estima a variabilidade entre as amostras, o desvio padrão mede a variabilidade dentro de uma única amostra.
Por exemplo, você tem um tempo médio de entrega de 3,80 dias, com um desvio padrão de 1,43 dias, a partir de uma amostra aleatória de 312 prazos de entrega. Estes números produzem um erro padrão da média de 0,08 dias (1,43 dividido pela raiz quadrada de 312). Se você extraiu várias amostras aleatórias do mesmo tamanho da mesma população, o desvio padrão dessas médias diferentes de amostra seria de cerca de 0,08 dias.
Use o erro padrão da média para determinar o quão precisamente a média da amostra estima a média da população.
Um valor menor do erro padrão da média indica uma estimativa mais precisa da média da população. Normalmente, um desvio padrão maior resulta em um erro padrão maior da média e uma estimativa menos precisa da média da população. A amostra de tamanho maior resulta em um erro padrão menor da média e uma estimativa mais precisa da média da população.
O Minitab utiliza o erro padrão da média para calcular o intervalo de confiança.
O desvio padrão combinado é uma estimativa do desvio padrão comum para ambas as amostras. Desvio padrão combinado é o desvio padrão de todos os pontos de dados em torno de sua média de grupo (não em torno da média global). Os grupos maiores têm uma influência proporcionalmente maior sobre a estimativa global do desvio padrão combinado.
O Minitab calcula o desvio padrão combinado quando você assume variâncias iguais para o teste.
O desvio padrão combinado é usado para calcular o erro padrão, o intervalo de confiança e o valor de p.
Um desvio padrão mais alto indica maior disseminação nos dados. Um valor mais alto produz intervalos de confiança menos precisos (mais amplos) e testes menos poderosos.
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