No complexo setor da gestão da cadeia de suprimentos, a entrega de mercadorias a tempo é um fator crítico de sucesso. Avaliar o desempenho do fornecedor requer insights baseados em dados, e o Minitab, o software estatístico líder, fornece uma solução poderosa e fácil de usar. Este artigo irá guiá-lo no uso do teste de duas proporções do Minitab para analisar a taxa de entregas atrasadas entre dois fornecedores – Fornecedor A e Fornecedor B. Ao nos aprofundarmos nos dados e realizarmos o Teste de duas proporções, nosso objetivo é discernir qual fornecedor apresenta uma maior taxa de entregas atrasadas.
O QUE É O TESTE DE DUAS PROPORÇÕES?
O teste de duas proporções do Minitab é uma ferramenta essencial no campo da estatística que nos permite comparar as proporções de dois grupos e verificar se elas são significativamente diferentes. No nosso contexto, os grupos representam as taxas de atraso nas entregas do Fornecedor A e do Fornecedor B.
ESTABELECENDO A FUNDAÇÃO: AS HIPÓTESES
Antes de realizar a análise, vamos definir nossas hipóteses:
- Hipótese nula (H0): não há diferença significativa nas taxas de entregas atrasadas entre o Fornecedor A e o Fornecedor B.
- Hipótese alternativa (Ha): Há uma diferença significativa nas taxas de entregas atrasadas entre o Fornecedor A e o Fornecedor B.
REVELANDO OS DADOS
Nossa análise é baseada nos seguintes dados:
- Fornecedor A: Total de entregas = 1.160, Entregas atrasadas = 140
- Fornecedor B: Total de entregas = 1.169, Entregas atrasadas = 115
Com base nesses dados – sem a ajuda do Minitab – podemos assumir que a hipótese alternativa está correta. Na verdade, podemos até dizer que o fornecedor A se atrasa 12% das vezes e o fornecedor B se atrasa 9,8% das vezes.
Antes de tomarmos uma decisão comercial que possa impactar nossos relacionamentos com fornecedores ou clientes, vamos testar nossos dados.
EXECUÇÃO DO TESTE DE DUAS PROPORÇÕES NO MINITAB
Etapa 1: Abra o Minitab e navegue até "Stat" > "Basic Statistics" > "2 Proportions..." para abrir a caixa de diálogo 2-Proportion Test.
Etapa 2: Insira os dados na caixa de diálogo:
- “Número de eventos” para Fornecedor A (atrasos nas entregas) = 140
- “Número de tentativas” para Fornecedor A (total de entregas) = 1.160
- Repita o mesmo para o Fornecedor B
Etapa 3: Selecione seu nível de significância e especifique sua hipótese alternativa. O nível de confiança mais comum (e aceitável) é de 95% – o que significa que você tem apenas 5% de chance de estar errado.
Etapa 4: Clique em “OK” para gerar os resultados.
INTERPRETANDO OS RESULTADOS
O Minitab nos fornece insights cruciais, incluindo estatística de teste, valor p e intervalo de confiança. O nosso foco recai sobre o valor p – um indicador fundamental que mede a probabilidade de obter resultados tão extremos quanto os observados, assumindo que a hipótese nula seja válida.
DANDO O VEREDITO
Comparando o valor p com o nível de significância escolhido (0,05), tiramos as seguintes conclusões:
Se o valor p for < 0,05: rejeite a hipótese nula. Existe uma diferença significativa nas taxas de entrega atrasada.
Se o valor p for ≥ 0,05: não rejeite a hipótese nula. Nenhuma diferença significativa nas taxas de entrega atrasada é evidente.
CONCLUSÃO
Ao realizar o teste de duas proporções no Minitab, descobrimos que o valor p excede 0,05. Isso nos leva a “não rejeitar a hipótese nula”. Em termos mais simples, não surge nenhuma evidência estatística que apoie a alegação de que a taxa de atraso nas entregas do Fornecedor A difere significativamente da do Fornecedor B. Portanto, concluir que um desses fornecedores apresenta maior índice de atrasos nas entregas pode ser um erro.
CAPACITANDO ESCOLHAS INFORMADAS
Ao aproveitar o teste de duas proporções do Minitab, obtivemos uma avaliação imparcial do desempenho do fornecedor. Essas percepções baseadas em evidências nos orientam na tomada de decisões informadas em relação à seleção e gestão de fornecedores. A navegação nas águas complexas da gestão da cadeia de suprimentos é facilitada pela capacidade analítica do Minitab, impulsionando-nos em direção à eficiência e à excelência orientadas por dados.
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