Qualidade de ajuste
O teste de bondade do ajuste é um teste de hipótese estatística para ver quão bem os dados da amostra se encaixam em uma distribuição de uma população com uma distribuição normal. Em outras palavras, este teste mostra se os dados da amostra representam os dados que você esperaria encontrar na população real ou se estão de alguma forma distorcidos. A qualidade do ajuste estabelece a discrepância entre os valores observados e os que seriam esperados do modelo em um caso de distribuição normal.
Existem vários métodos para determinar a qualidade do ajuste. Alguns dos métodos mais populares usados em estatística incluem o qui-quadrado, o teste de Kolmogorov-Smirnov, o teste de Anderson-Darling e o teste de Shipiro-Wilk.
Principais Takeaways
- Testes de qualidade de ajuste são testes estatísticos com o objetivo de determinar se um conjunto de valores observados corresponde aos esperados no modelo aplicável.
- Existem vários tipos de testes de adequação, mas o mais comum é o teste do qui-quadrado.
- Esses testes podem mostrar se seus dados de amostra se ajustam a um conjunto esperado de dados de uma população com distribuição normal.
Noções básicas sobre bondade
Testes de qualidade de ajuste são frequentemente usados na tomada de decisões de negócios. Para calcular uma qualidade de ajuste do qui-quadrado, é necessário primeiro declarar a hipótese nula e a hipótese alternativa, escolher um nível de significância (como α = 0, 5) e determinar o valor crítico.
O teste de qualidade de ajuste mais comum é o teste do qui-quadrado, normalmente usado para distribuições discretas. O teste do qui-quadrado é usado exclusivamente para dados colocados em classes (compartimentos) e requer um tamanho de amostra suficiente para produzir resultados precisos.
Testes de qualidade de ajuste são comumente usados para testar a normalidade dos resíduos ou para determinar se duas amostras são coletadas de distribuições idênticas.
Exemplo de um teste de qualidade do ajuste
Por exemplo, uma pequena academia comunitária pode estar operando sob o pressuposto de que ela tem maior frequência às segundas, terças e sábados, frequência média às quartas e quintas-feiras e menor frequência às sextas e domingos. Com base nessas premissas, a academia emprega um certo número de funcionários todos os dias para fazer check-in, limpar instalações, oferecer serviços de treinamento e dar aulas.
No entanto, a academia não está tendo um bom desempenho financeiro e o proprietário deseja saber se essas premissas de frequência e níveis de pessoal estão corretos. O proprietário decide contar o número de participantes da academia todos os dias durante seis semanas. Ele pode então comparar a presença presumida da academia com a presença observada usando um teste de adequação do qui-quadrado, por exemplo. Com os novos dados, ele pode determinar como gerenciar melhor a academia e melhorar a lucratividade.
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