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Nível de confiança
Intervalo de confiança
Assumir que o desvio padrão de população é conhecido
"Comprimento" da observação (tempo, itens, área, volume, etc.)

Nível de confiança

Em Nível de confiança, insira o nível de confiança para o intervalo de confiança. Geralmente, um nível de confiança de 95% funciona bem. Um nível de confiança de 95% indica que, se você extrair 100 amostras aleatórias da população, os intervalos de confiança para aproximadamente 95 das amostras irá conter o parâmetro da população.

Para um determinado conjunto de dados, um nível de confiança mais baixo produz um intervalo de confiança mais estreito, e um nível de confiança mais alto produz um intervalo de confiança mais amplo. A largura do intervalo também tende a diminuir com amostras maiores. Portanto, você pode querer usar um nível de confiança de diferente de 95%, dependendo de seu tamanho amostral.

Se o tamanho amostral for pequeno, um intervalo de confiança de 95% pode ser demasiado grande para ser útil. O uso de um nível de confiança mais baixo, como 90%, produz um intervalo mais estreito. No entanto, a probabilidade de que o intervalo contenha o parâmetro da população diminui.
Se o tamanho amostral for grande, considere o uso de um nível de confiança mais alto, como 99%. Com uma amostra grande, um nível de confiança de 99% pode ainda produzir um intervalo razoavelmente estreito, enquanto também aumenta a probabilidade de que o intervalo contenha o parâmetro da população.

Intervalo de confiança

Limite inferior: Use este teste unilateral para determinar se o parâmetro da população é menor que o valor hipotético. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se o parâmetro da população é maior do que o valor hipotético.
Bilateral: Use este teste bilateral para determinar se o parâmetro da população difere do valor hipotético. Este teste bilateral pode detectar diferenças que são menores ou maiores do que o valor hipotético, mas tem menos poder do que um teste unilateral.
Limite superior: Use este teste unilateral para determinar se o parâmetro da população é maior que o valor hipotético. Este teste unilateral tem maior poder do que um teste bilateral, mas não pode detectar se o parâmetro da população é menor do que o valor hipotético.

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

Assumir que o desvio padrão de população é conhecido

Selecione esta opção quando você souber o valor do desvio padrão da população e quiser estimar o tamanho amostral ou margem de erro para Teste Z para 1 amostra. Se você não souber o desvio padrão da população, use Teste t para 1 Amostra. Esta opção só está disponível quando o parâmetro de interesse é a média.

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

Se você quiser executar um teste de taxa de Poisson para 1 amostra, pode inserir um valor para dividir a taxa de amostragem de ocorrência em uma forma mais útil (taxa de amostragem de ocorrência ÷ tempo de observação). Por exemplo, um fabricante registra defeitos trimestralmente, mas precisa convertê-los em uma taxa de defeito mensalmente para seus relatórios. Um analista insere 3 para dividir a taxa trimestral por 3 para encontrar a taxa mensal de defeitos.