O qq-plot e o histograma Se os pontos se concentrarem em torno de uma reta, então temos indícios de que a distribuição é Normal. Adicionalmente, o histograma lhe mostra a forma de distribuição. Quanto mais próximo da forma de sino que estamos familiarizados, maiores as evidências de normalidade.
O teste de Shapiro-Wilk testa a hipótese nula que uma amostra y1,y2,⋯,yn, retirada de uma população, tem distribuição normal.
Teste de normalidade (Shapiro-Wilk): Portanto, um valor de p < 0.
Esta extensão é denominada de teste Q de Cochran para k amostras relacionadas. O teste fornece um método para comprovar se três ou mais conjuntos correspondentes de frequências ou proporções diferem entre si significativamente.
Homogeneidade de variâncias Comparam grupos grandes ou pequenos, de tamanhos iguais ou diferentes, e que obedeçam à distribuição normal ou não. Três testes são apresentados neste item: o teste de Cochran, o teste de Bartlett e o teste de Levene.
O teste de homogeneidade da amostra é um dos fatores essenciais para a garantia da manutenção das propriedades físico-químicas do material estudado e, portanto, o número de recipientes, retirados do lote preparado, selecionados para esta avaliação deve ser representativo em relação ao quantitativo final.
TIPOS DE AMOSTRA: Amostra Simples ao Acaso (ASA): quando todos os elementos de uma população tem a mesma chance (probabilidade) de ser selecionado para a amostra. É aplicado quando a população é considerada homogênea.
É importante, então, conhecer outra medida, a de que diferença (dispersão) existe entre a média e os valores do conjunto. A soma dos quadrados dos desvios dividida pelo número de ocorrências é chamada de variância. E o desvio padrão será Dp = 4 (tente calculá-lo por conta própria).
Para encontrar os outliers em um conjunto de dados, usamos as seguintes etapas:
Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros, são pontos fora da curva normal (o que é curva normal?). Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise.
outlier n. estranho sm. Ex. "ator", "menino", etc.