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Uso do teste de hipóteses
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Uso do teste de hipóteses
Boa tarde Carlos.
Vou descrever meu cenário e veja se vc pode me ajudar a escolher o melhor teste de hipótese.
Numa linha de produção de torradas foi efetuada melhorias em velocidade desde a extrusora até a saída do produto no empacotamento o que melhorou de forma muito significativa a eficiência de produção da linha bem como a redução de perdas. Porém estamos com o projeto de diminuir ainda mais a perda. Só que durante este ano tivemos a redução de gramatura no pacote o que precisou ser modificado novamente todos os parâmetros da linha. Porém nosso setor de melhoria continua pediu para que fizéssemos um teste de hipótese para comparar se as melhorias realmente tiveram impacto na redução das perdas comparando com as medições do ano passado quando a gramatura do produto era outro cenário.
É possível desenvolver teste de hipótese entre situações totalmente distintas?
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Você tem dois cenários principais a serem considerados: um cenário antes das melhorias (ano passado) e um cenário após as melhorias (atual). Para testar se as melhorias tiveram impacto na redução das perdas, você pode considerar os seguintes testes de hipótese:
Cenário 1 – Antes das Melhorias (Ano Passado) vs. Cenário 2 – Após as Melhorias (Atual):
Teste de Hipótese 1: Teste t de Amostras Independentes
- Hipótese Nula (H0): Não há diferença significativa nas perdas entre o cenário antes das melhorias (Cenário 1) e o cenário após as melhorias (Cenário 2).
- Hipótese Alternativa (H1): Há uma diferença significativa nas perdas entre o cenário antes das melhorias (Cenário 1) e o cenário após as melhorias (Cenário 2).
Este teste é apropriado se você tiver uma amostra grande o suficiente e os dados seguirem uma distribuição normal. Ele permite comparar as médias das perdas nos dois cenários.
Teste de Hipótese 2: Teste de Mann-Whitney (Wilcoxon Rank-Sum)
- Hipótese Nula (H0): Não há diferença significativa nas perdas entre o cenário antes das melhorias (Cenário 1) e o cenário após as melhorias (Cenário 2).
- Hipótese Alternativa (H1): Há uma diferença significativa nas perdas entre o cenário antes das melhorias (Cenário 1) e o cenário após as melhorias (Cenário 2).
Este teste é apropriado se você não tiver uma amostra grande o suficiente ou se os dados não seguirem uma distribuição normal. Ele compara as classificações dos valores das perdas nos dois cenários.
Para ambos os testes, você precisará coletar dados relevantes sobre as perdas nos dois cenários e realizar a análise estatística apropriada. É possível.
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