Dicas e Técnicas para Estatística e Melhoria da Qualidade

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Por vezes, os valores-p são mal interpretados, o que causa muitos problemas. Não vou reapresentar esses problemas aqui, mas o fato é que o valor-p continuará a ser uma das ferramentas mais usadas para determinar se um resultado é estatisticamente significativo.

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Se você não é um estatístico, olhando para resultados estatísticos pode fazer com que você se sinta mais ou menos como Alice no País das Maravilhas. De repente, você entra em um mundo fantástico onde fantasmas estranhos e misteriosos aparecem do nada.

Mais ou menos um ano atrás, um leitor perguntou se eu poderia tentar explicar os graus de liberdade em estatística. Desde então, tenho pensado nesse pedido com muita cautela, como se fosse algum tipo de animal selvagem que não sei ao certo se consigo dominar e aprisionar.

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Muitas vezes pensamos em uma relação entre duas variáveis como uma linha reta. Ou seja, se você aumentar a preditora em 1 unidade, a resposta sempre aumentará em X unidades. Entretanto, nem todos os dados têm uma relação linear e seu modelo deve se ajustar às curvas presentes nos dados.

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A análise de variância (ANOVA) pode determinar se as médias de três ou mais grupos são diferentes. A ANOVA usa testes F para testar estatisticamente a igualdade entre médias. Neste post, mostrarei como a ANOVA e os testes F funcionam, usando um exemplo de ANOVA com um fator.

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O valor-P é usado em todas as estatísticas, desde testes-t até análise de regressão. Todos sabem que você usa valores-P para determinar a significância estatística em um teste de hipóteses. Na realidade, os valores-P frequentemente determinam quais estudos são publicados e quais projetos recebem financiamento.

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A análise de regressão gera uma equação para descrever a relação estatística entre uma ou mais variáveis preditoras e a variável resposta. Depois de usar o Software Estatístico Minitab para ajustar um modelo de regressão e verificar o ajuste em verificação dos gráficos de resíduos, você deverá interpretar os resultados. Neste post mostrarei...

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Depois de ajustar um modelo linear usando análise de regressão, ANOVA ou DOE (Planejamento de Experimentos), você precisa determinar quão bem o modelo se ajusta aos dados. Para ajudá-lo, o Minitab tem várias estatísticas de teste de qualidade de ajuste. Neste post nós vamos explorar a estatística R-quadrado (R2), algumas de suas limitações e...