Avalie um modelo de distribuição normal

Use um teste e um gráfico de probabilidade para verificar se um modelo normal é razoável para uma amostra.

Guias · Estatística básica · 4 min de leitura

Os comandos da aplicação, os identificadores das folhas de cálculo e os valores dos dados dos exemplos mantêm a sua forma original. As capturas de ecrã, os gráficos e os ficheiros para transferência estão em inglês. Os exemplos científicos conservam o ponto decimal e a vírgula como separador de milhares da fonte original; os preços e as contagens do sítio seguem as convenções portuguesas.

Exemplo: forças de inserção de conetores

80 conetores diferentes; uma medição positiva da força de inserção em cada um.

Transfira os dados do exemplo (CSV)

Este é o mesmo exemplo usado em Help. Importe o CSV para seguir os passos ou use Open example in a practice copy em Help para preencher previamente as entradas.

1. Crie o espaço de trabalho

Na barra lateral, abra Basic Statistics e escolha Normality. Crie uma análise, dê-lhe um nome, selecione New blank worksheet e escolha Create analysis.

2. Importe os dados do exemplo

Transfira o CSV acima e importe-o para a folha de cálculo. Escolha Comma como delimitador, Dot como separador decimal e First row contains column names.

3. Atribua a coluna de entrada

Em Inputs, atribua insertion_force_n a Variable.

4. Defina o teste e o gráfico

Em Normality tests, assinale Anderson–Darling e deixe Shapiro–Wilk e Kolmogorov–Smirnov por assinalar. Introduza 0.05 em Significance level (α).

Abra Transformation options e escolha None em Transformation. Abra Plot options. Assinale Normal probability plot e Show confidence bounds e introduza 95 em Confidence level (%).

Normality: Dados de entrada com as atribuições e definições do exemplo
Inputs com as colunas e definições do exemplo antes de executar a análise. Ver imagem no tamanho original (abre num novo separador)

5. Execute a análise

Escolha Run analysis e abra Results.

6. Interpretar resultados

  1. Identifique a pergunta sobre o modelo

    A amostra contém 80 conetores diferentes, com uma leitura de força em cada um e sem valores omissos. A média é cerca de 37.11 N e o desvio-padrão é 7.48 N. A pergunta diz respeito à distribuição da força, não ao cumprimento de um requisito pelas forças.

  2. Leia o gráfico de probabilidade

    A parte central da amostra representada segue a reta ajustada bastante de perto. O agrupamento de forças mais baixas em torno de 26 N fica abaixo dela, pelo que deve examinar essa cauda com os registos de amostragem. Cada ponto é uma força ordenada; os limites de 95% descrevem a incerteza do gráfico, não limites de força aceitáveis. Leia este padrão a par do teste, que não prova a normalidade.

    Gráfico de probabilidade normal dos dados originais
    Força de inserção em N em função das posições percentuais do modelo normal; examine a cauda das forças mais baixas, bem como o centro. Ver gráfico no tamanho original (abre num novo separador)
  3. Leia o teste

    Anderson–Darling é 0.4914 e p = 0.2132. Ao nível de 5%, a amostra não rejeita um modelo normal. Isto não é prova de normalidade nem uma garantia sobre forças raras nas caudas.

  4. Escolha a análise seguinte

    Leia em conjunto o gráfico, o método de amostragem e o contexto do processo. Um modelo normal pode ser útil para inferência posterior se os seus pressupostos forem adequados à tarefa; verifique cuidadosamente o comportamento das caudas quando os resultados raros importarem.

Mais detalhes: leia cada secção de resultados

As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.

Testes de normalidade

O teste identifica Anderson–Darling. A estatística mede o desvio face à distribuição normal ajustada; o valor-p avalia esse desvio sob o modelo do teste. α é o limiar 0.05. A decisão é Não rejeitar; não significa que o modelo tenha sido provado.

Testes de normalidade · 1 linha
TesteEstatísticaValor-pαDecisão
Anderson–Darling0.4914380.2132230.05Não rejeitar

Estatísticas da amostra

As observações não omissas e omissas documentam a cobertura. A média, a mediana, o mínimo e o máximo descrevem a força em N; o desvio-padrão descreve a dispersão em N. São estatísticas amostrais, não tolerâncias de engenharia.

Estatísticas da amostra · 7 linhas
EstatísticaValor
Observações não omissas80
Observações omissas0
Média37.1137
Desvio-padrão7.47904
Mínimo22.98
Mediana36.24
Máximo55.94

7. Criar um relatório

Mantenha Normality tests, Sample statistics e o gráfico de probabilidade normal com os seus limites de confiança. Inclua a unidade da força, a definição sem transformação e a distinção entre não rejeitar a normalidade e a provar.

Selecione Add to report da execução concluída. Abra Choose individual items and advanced options para selecionar tabelas e gráficos e, em seguida, selecione Add to draft. Os elementos ocultos permanecem na análise guardada.

Dê um nome ao relatório e acrescente o objetivo do estudo e a sua interpretação. Selecione Save, reveja Preview e, em seguida, use Export → Download HTML. O exemplo abaixo contém todo o conteúdo selecionado, incluindo resultados que não cabem num único ecrã.

Este relatório foi gerado na aplicação e está em inglês. Resultados nativos completos deste exemplo da Ajuda, incluindo as tabelas, os gráficos e as notas de execução aplicáveis. Os números dos relatórios usam a precisão apresentada na aplicação. Os gráficos exportados são estáticos. Em ecrãs estreitos, desloque horizontalmente os gráficos e as tabelas largos.
Ver relatório de exemplo: Avalie a forma das forças de inserção de conetores

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