Selecionar as opções de análise para Poder e tamanho de amostra para teste da taxa de Poisson para 2 amostras

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Selecione a hipótese alternativa, especifique o nível de significância para o teste ou especificar o tamanho da observação.

Neste tópico

Hipótese Alternativa
Nível de significância
"Comprimentos" da observação (tempo, itens, área, volume, etc.)

Hipótese Alternativa

Em Hipótese alternativa, selecione a hipótese que você deseja testar:

Menor que (R1 < R2): Use este teste unilateral para determinar se uma taxa da população é menor que a outra taxa da população. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se uma taxa da população é maior do que outra taxa da população. Se você selecionar essa opção, o valor inserido para Taxas de comparação (R1) deve ser menor do que o valor que você inseriu para Taxa da linha de base (R2) na caixa de diálogo Poder e tamanho de amostra para teste da taxa de Poisson para 2 amostras.

Por exemplo, um analista usa este teste unilateral para determinar se a diferença em reparos por ano para duas copiadoras é menor do que 0. Este teste unilateral tem um maior poder de detectar se a diferença nos reparos é menor do que 0, mas não pode detectar se a diferença é maior do que 0.
Diferente (R1 ≠ R2): Utilize este teste bilateral para determinar se duas taxas populacionais são diferentes. Este teste bilateral pode detectar se uma taxa de população é menor ou maior do que a outra taxa de população, mas tem menos poder do que um teste unilateral.

Por exemplo, um analista de qualidade testa se as chamadas por dia para dois call centers são diferentes. Como qualquer diferença nas chamadas é importante, o analista utiliza este teste bilateral para determinar se a taxa em um call center é maior do que ou menor do que a taxa no outro call center.
Maior que (R1 > R2): Use este teste unilateral para determinar se uma taxa da população é maior que a outra taxa da população. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se uma taxa da população é menor do que outra taxa da população. Se você selecionar essa opção, o valor inserido para Taxas de comparação (R1) deve ser maior do que o valor que você inseriu para Taxa da linha de base (R2) na caixa de diálogo Poder e tamanho de amostra para teste da taxa de Poisson para 2 amostras.

Por exemplo, um técnico usa este teste unilateral para determinar se a diferença média entre as velocidades de duas máquinas de enchimento é maior do que 0 segundos por caixa. Este teste unilateral tem um maior poder de detectar se a diferença na velocidade é superior a 0, mas não pode detectar se a diferença é menor do que 0.

Para obter mais informações sobre como selecionar uma hipótese alternativa unilateral ou bilateral, acesse Sobre as hipóteses nula e alternativa.

Nível de significância

Use o nível de significância para minimizar o valor do poder do teste quando a hipótese nula (H₀) for verdadeira. Os valores mais elevados para o nível de significância dão mais poder ao teste, mas também aumentar a chance cometer um erro do tipo I, que está rejeitando a hipótese nula quando ela é verdadeira.

Em geral, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença, é de 5%. Ele também indica que o poder do teste é de 0,05 quando não há nenhuma diferença.

Escolha um nível de significância mais elevado, como 0,10, para ter mais certeza de que seja detectada alguma diferença que possivelmente exista. Por exemplo, um engenheiro de qualidade compara a estabilidade de novos rolamentos de esferas com a estabilidade dos rolamentos atuais. O engenheiro deve estar altamente certo que os novos rolamentos de esferas são estáveis porque rolamentos de esferas instáveis podem causar um desastre. Portanto, o engenheiro escolhe um nível de significância de 0,10 para ter mais certeza de detectar qualquer diferença possível na estabilidade dos rolamentos de esferas.
Escolha um nível de significância inferior, como 0,01, para ter mais certeza de que seja detectada apenas uma diferença que realmente exista. Por exemplo, um cientista em uma empresa farmacêutica deve estar muito certo de que a alegação de que um novo medicamento da empresa reduz significativamente os sintomas é verdadeira. O cientista escolhe um nível de significância de 0,01 para ter mais certeza de que exista qualquer diferença significativa nos sintomas.

"Comprimentos" da observação (tempo, itens, área, volume, etc.)

Introduza um valor para dividir a taxa de amostragem de ocorrência numa forma mais útil (taxa de amostragem de ocorrência ÷ tamanho de observação).

Quando as amostras usam as mesmas unidades, insira 1 valor para converter ambas as amostras.
Quando as amostras usam diferentes unidades, insira 2 valores para converter as unidades na mesma unidade.

Por exemplo, a primeira amostra representa defeitos por trimestre e a segunda amostra representa defeitos por mês. Para converter ambas as amostras para defeitos por mês, digite 3 1. O Minitab divide a taxa trimestral por 3 para convertê-la para uma taxa mensal. O Minitab divide a taxa mensal por 1, o que não altera a taxa.