Dicas e Técnicas para Estatística e Melhoria da Qualidade

Na análise de regressão observamos as correlações entre uma ou mais variáveis de entrada, ou fatores, e uma resposta. Podemos ver como o tempo de cozimento e a temperatura do forno se relacionam com a dureza de um pedaço de plástico, ou como os níveis educacionais e a região de seu nascimento estão relacionados à renda anual. O número de fatores potenciais que você pode incluir em um modelo de regressão é limitado...

O R-quadrado recebe toda a atenção quando se trata de determinar quão bem um modelo linear se ajusta aos dados. No entanto, afirmei anteriormente que o R-quadrado é sobrevalorizado. Será que existe uma estatística de adequação do ajuste diferente que possa ser mais útil? Com certeza!

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Podemos dizer com segurança que a maioria das pessoas que usam estatísticas está mais familiarizada com análises paramétricas do que com análises não paramétricas. Os testes não paramétricos também são chamados de testes sem distribuição, porque não pressupõem que seus dados sigam uma distribuição específica.

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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...