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title: "Analisando anomalias: uso de um teste para 1 proporção para avaliação de defeito"
description: Descubra como a realização de um teste de proporção 1 usando o Minitab Statistical Software pode ajudar os gerentes da cadeia de suprimentos a analisar peças defeituosas de fornecedores.
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# Analisando anomalias: uso de um teste para 1 proporção para avaliação de defeito

 Minitab Guest Blogger  |  10/10/2023

 Tópicos: [Minitab Statistical Software](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/minitab-statistical-software), [cadeia de suprimentos](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/cadeia-de-suprimentos), [Análise de dados](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/análise-de-dados)

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No mundo da gestão da cadeia de suprimentos, garantir a qualidade dos produtos que você adquire é fundamental para o sucesso. Uma única peça com defeito pode perturbar toda a cadeia de suprimentos e minar a confiança do cliente. Neste blog, vamos explorar como usar um teste para 1 proporção no Minitab para avaliar a taxa de defeitos de medidores de combustível produzidos por um fornecedor para um fabricante de automóveis.

**ENTENDENDO O PROBLEMA**

Imagine um cenário em que sua empresa fabrica veículos e adquire medidores de combustível de um fornecedor. Embora seu fornecedor tenha uma boa reputação, seus automóveis representam sua marca de alta qualidade e parte de sua promessa aos clientes é o foco na segurança.   Ainda que não queira nenhuma peça com defeito, você entende a variabilidade normal e define uma taxa de defeitos de 2% como limite aceitável para um fornecedor. Para testar seu fornecedor, você realiza um teste de calibração em um conjunto de amostras de medidores de combustível para determinar se a taxa de defeitos excede o limite aceitável.

**COLETA DE DADOS**

Sua equipe seleciona 500 medidores de combustível fornecidos durante a semana anterior e realiza testes de calibração neles. Dos 500 medidores de combustível, você identifica 18 que estão calibrados incorretamente.

**TESTE PARA 1 PROPORÇÃO: O QUE É?**

Um [teste para 1 proporção](https://support.minitab.com/pt-br/minitab/21/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/how-to/1-proportion/before-you-start/overview/), também conhecido como teste de proporção de uma amostra ou teste de proporção binomial, é uma ferramenta estatística usada para determinar se a proporção de uma determinada característica em uma amostra difere significativamente de uma proporção populacional conhecida ou hipotética. No nosso caso, queremos verificar se a taxa de defeitos (proporção de medidores de combustível com defeito) é superior aos 2% especificados.

**DEFINIÇÃO DA HIPÓTESE**

As hipóteses para este teste são:

- Hipótese nula (H0): a taxa de defeitos é igual ou inferior a 2% (p ≤ 0,02)
- Hipótese alternativa (Ha): a taxa de defeitos é maior do que 2% (p \> 0,02)

**REALIZAÇÃO DO TESTE NO MINITAB**

1. Escolha Estatísticas \> Estatísticas básicas \> 1 proporção.
2. Escolha Dados resumidos.
3. Em Número de eventos, digite 18.
4. Em Número de tentativas, digite 500.
5. Marque Realizar teste de hipótese.
6. Em Proporção hipotética, digite 0,02.
7. Clique em Opções.
8. Preencha a caixa de diálogo como mostrado abaixo, e clique em OK.

 

![Screenshot 2023-08-30 at 9.46.44 AM](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Screenshot%202023-08-30%20at%209_46_44%20AM-Jul-05-2025-10-32-13-6626-PM.png?width=381&height=182&name=Screenshot%202023-08-30%20at%209_46_44%20AM-Jul-05-2025-10-32-13-6626-PM.png)

**INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS**

Os resultados sugerem que a taxa de defeito é superior a 2%:

- limite inferior de 95% para a taxa de defeito é 2,3395%, que é superior a 2%
- valor p (0,013) está abaixo de α (0,05)

Como o valor p está abaixo de 0,05, podemos rejeitar a hipótese nula e concluir que a taxa de defeitos é superior a 2%.

![Screenshot 2023-08-30 at 9.43.51 AM-1](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Screenshot%202023-08-30%20at%209_43_51%20AM-1-Jul-05-2025-10-32-14-7693-PM.png?width=326&height=380&name=Screenshot%202023-08-30%20at%209_43_51%20AM-1-Jul-05-2025-10-32-14-7693-PM.png)

Agora que descobriu que a taxa de defeitos é maior do que o esperado, você precisa garantir que seu sistema de medição estava correto. Se houve algum viés ou variação indesejados em seu processo de medição, você pode ter identificado erroneamente que os medidores de combustível estavam com defeito. (Felizmente, o Minitab conta com um [Módulo de análise de sistemas de medição](https://www.minitab.com/pt-br/products/minitab/measurement-system-analysis-module/?locale=pt-BR) projetado especificamente para esse propósito!)

No entanto, se você *tem* confiança em seu sistema de medição, considere solicitar ao fornecedor que reformule o medidor de combustível para melhorar a precisão. Ou talvez seja hora de encontrar um novo fornecedor que possa fornecer as peças de qualidade necessárias para manter sua cadeia de suprimentos funcionando perfeitamente.

**LEMBRE-SE DE CONSIDERAR O TAMANHO DA AMOSTRA**

A amostra do processo de fabricação deve ser colhida aleatoriamente. Se todos os 500 medidores de combustível viessem do mesmo lote ou tivessem a mesma data de fabricação, a análise excluiria a variação entre lotes ou fontes de variabilidade ao longo do tempo. Os resultados podem então ser tendenciosos, especialmente se a amostra consistir num conjunto de peças excepcionalmente bom ou ruim.

**TOMANDO DECISÕES MAIS INTELIGENTES COM O MINITAB**

Ao usar um teste para 1 proporção no Minitab, os gerentes da cadeia de suprimentos podem tomar decisões baseadas em dados sobre a qualidade dos produtos adquiridos. Este tipo de análise permite que as empresas tomem as medidas adequadas, como trabalhar em estreita colaboração com os fornecedores para melhorar os processos de fabricação, garantindo cadeias de abastecimento mais tranquilas e maior satisfação do cliente.

 

**Pronto para testar seus fornecedores e melhorar a qualidade?**

**[![Experimente o Minitab gratuitamente!](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/a68a3187-1e1d-4b10-a8e5-fd1da457806b.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/a68a3187-1e1d-4b10-a8e5-fd1da457806b)**

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