Aula VI (7/4) - Tirar ultimas duvidas e cobrar exercícios vencidos e Teste T Pareadas e Pivot Tables (Tabela Dinâmica)
Disciplina do Ano que Vem:
http://merc-trab-gest-certif-inter-empreen.blogspot.com.br/
- Segunda Situação para Tomada de Decisão Utilizando Inferência Estatística Indutiva
Os dados estão amarrados:
No exemplo medimos o consumo de combustível antes e depois da
regulagem, ou seja, fazemos a medição do mesmo carro antes da regulagem e depois.
Podemos pensar (segundo exemplo) em um grupo de pessoas que monitoram seu peso antes
e depois de uma reeducação alimentar.
Teste T para Amostras Pareadas
Exemplo para Dowload:
Teste T para Amostras Pareadas
Video para Análise dos Dados:
Macro Analise Teste T Amostras Pareadas
Sumario Executivo (Setor Produtivo) da Regulagem dos Carros (7/4/2015):
A regulagem
dos carros foi bem sucedida, o consumo antes da regulagem era de 9,83
km /l e depois da regulagem passou para 10,53 km/l com margem de erro= 2,3 % (já
tínhamos um boa referência dessa oficina mecânica).
Resultados
e Discussão (TCC - Universidade):
Rejeitou-se
a hipótese de igualdade, assim existe o efeito da regulagem (p<0,02). A média
anterior à regulagem era 9,83 km /l e após a regulagem foi 10,53 km/l.
Exercício ... - Tomada de Decisão em Inteligencia Organizacional, Teste T para Amostras Pareadas . DL: ....
- Explicação para Numero Magico de 30 pontos amostrais em marketing e inteligencia organizacional (Dialogo com Gerente de Inteligencia Antesipativa da Informa Economics, Marcelo - Camarão):
Gabriel,
Conforme conversamos por telefone sobre : QUAL A BASE TEÓRICA que Temos para fazer uma amostra de 30 entrevistas numa região, ou seja: existe literatura que cita/comprove este número mágico?
Se sim, você pode me passar qual a base teórica e me encaminhar as referências? Livros à respeito desse “número mágico “ de 30 entrevistas/região.
Um Abraço,
Marcelo
Oi Marcelo a justificativa para o tamanho de amostra 30 é que pelo Teorema do Limite Central à medida que o tamanho da amostra fica grande o suficiente, a distribuição de amostragem da media aritmética passa a ser distribuída aproximadamente nos moldes da Distribuição Normal. Isso é verdadeiro independentemente do formato da distribuição dos valores individuais da população.
Que tamanho de amostra é grande o suficiente? Quando o tamanho da amostra é pelo menos igual a 30.
Fonte: Estatística – Teoria e Aplicações
Levine – Stephan et all.
2008.
Um abraço.
Gabriel.
P S : Isso também contribui para que as estimativas sejam mais precisas (IC menores).
Teste-t: duas amostras em par para médias
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Antes
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Depois da Regulagem
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Média
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9,833333333
|
10,53333333
|
Variância
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8,8975
|
6,0175
|
Observações
|
9
|
9
|
Correlação de Pearson
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0,964685505
|
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Hipótese da diferença de média
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0
|
|
gl
|
8
|
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Stat t
|
-2,351548546
|
|
P(T<=t) uni-caudal
|
0,023284275
|
Inform. Previa (já somos clientes)
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t crítico uni-caudal
|
1,859548033
|
|
P(T<=t) bi-caudal
|
0,04656855
|
Primeiro servico desses mecanicos
|
t crítico bi-caudal
|
2,306004133
|
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Teste-t: duas amostras presumindo variâncias diferentes
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Analise
Errada
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Não utiliza a estrutura dos dados
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Variável 1
|
Variável 2
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Média
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9,833333333
|
10,53333333
|
Variância
|
8,8975
|
6,0175
|
Observações
|
9
|
9
|
Hipótese da diferença de média
|
0
|
|
gl
|
15
|
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Stat t
|
-0,543760512
|
|
P(T<=t) uni-caudal
|
0,297298309
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Diminuímos aproximadamente 15 vesses a margem de erro
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t crítico uni-caudal
|
1,753050356
|
|
P(T<=t) bi-caudal
|
0,594596617
|
|
t crítico bi-caudal
|
2,131449546
|
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