Estatística com Minitab

Como utilizar o Minitab e quais as vantagens do programa

O Minitab é um software focado no gerenciamento com fins estatísticos. Em geral utilizado por profissionais de estatística, ele tem a capacidade de realizar análises muito mais complexas, do que as possibilitadas por planilhas de Excel, também muito usadas na área. 

A estatística possui conceitos amplamente utilizados em diversos setores da sociedade. No mundo corporativo ou em situações pessoais ela fornece dados suficientes para facilitar a tomada de decisão. É possível extrair informações excelentes para sanar qualquer tipo de incerteza.

Bons exemplos da utilização do Minitab, no mercado de trabalho, se dão pela esfera pública, com a análise:

• Demográfica
• Territorial
• Econômica

Já no âmbito empresarial pode-se destacar a sua utilização nos setores financeiro e privado.

Os avanços computacionais permitiram a ampliação do uso da estatística. Existem programas capazes de executar análises estatísticas completas. É neste sentido que encontramos o Minitab.

O Minitab é um programa capaz de oferecer ferramentas para Controle de Qualidade, Análise de Confiabilidade e Estatística Geral, Planejamento de Experimentos (DOE) e para o desenvolvimento do Seis Sigma.

Como utilizar o Minitab e quais suas vantagens?

Antes de aprender a como utilizar o Minitab é preciso saber se vale a pena implementá-lo em sua estrutura.

Como já destacado, o Minitab pode ser utilizado para prover informações importantes para o processo de tomada de decisão.

A sua interface se assemelha com a do Excel e o programa pode ter sua utilização voltada para funções de gerenciamento.

As principais vantagens de sua utilização é: dar embasamento de dados e análises estatísticas para as decisões, evitando que situações externas possam interferir no processo.

Saber como utilizar Minitab é fundamental para:

• Executar relações entre variáveis
• Cálculo de previsões
• Comparações

É possível, ainda:

• Criar gráficos visando a melhoria da perspectiva de efeitos em experimentos
• Realizar a incorporação do uso do desvio padrão em um processo único do usuário.
• Obviamente, há outras vantagens, que somente serão percebidas com a utilização constante do programa. Vale a pena saber como usar o Minitab.

Integração com outras ferramentas

No processo de aprendizagem de como utilizar o Minitab é importante que você compreenda que é possível integrá-lo com outras plataformas.

Existem inúmeras ferramentas para análise e solução de problemas que podem ser integradas ao Minitab. Evidentemente, cada uma possui uma função específica e um objetivo a ser atingido, visando buscar a melhor solução para a situação em questão.

Recursos como estatística básica podem ser utilizados para:

• Elaboração de estudos estatísticos descritivos
• Testes de hipóteses
• Intervalos de confiança
• Testes de anormalidade

A regressão também é um recurso válido. Pode-se conhecer as relações entre as principais variáveis de uma situação-problema e as suas principais causas. Os tipos de regressão mais utilizados são:

• Regressão linear
• Logística (ordinária, binária e nominal)
• não linear
• Ortogonal

O planejamento de experimentos é mais uma ferramenta que agrega valor ao Minitab. O ajuste e a configuração das possibilidades de operação do sistema com DOE e o processo de determinação da forma mais rentável e produtiva de se operar é a usabilidade desse acessório.

Existem outras ferramentas capazes de prover valor para essa ferramenta. Como já explanado, um profissional que saiba como utilizar o Minitab se destacará quando o assunto for dados e análises estatísticas.

As métricas tradicionais são úteis no Minitab?

Após compreender todo o funcionamento e saber como usar o Minitab a dúvida que fica é: as métricas tradicionais são úteis? É claro que sim.

O diagrama de Ishikawa, Boxplot, Pareto e as cartas de controle são algumas das infinitas possibilidades de incorporar mais qualidade à ferramenta.

Outro aspecto tradicional que merece a devida atenção do Minitab é a regressão. Esse recurso é amplamente utilizado em estudos ambientais para a realização de previsões, buscando verificar se as variáveis estão relacionadas (em caso positivo, pode-se utilizar fórmulas matemáticas para expressá-las).

Indiscutivelmente, as previsões dependem de uma relação entre as variáveis presentes na fórmula.

Como empregar a variabilidade?

A variabilidade natural é um dos grandes problemas da estatística. Sendo assim, é preciso combinar resultados de vários experimentos para que tenhamos informações quantitativas válidas.

A variação presente em um conjunto de dados pode ser avaliada de três maneiras diferentes:

Desvio padrão

Histograma

Faixa total

É comum avaliar, apenas, a diferença entre os números maiores e menores. Porém, é importante frisar que essa diferença não é uma boa maneira de se avaliar a variação. Ela é determinada por apenas dois valores periféricos, deixando de lado a maior parte das informações.

A melhor forma de empregar a variabilidade passa pelo uso do intervalo interquartil, que é a disseminação da metade do meio dos dados, em vez de utilizá-los por completo.

Esse tipo de análise é realizada pelo Minitab e calculada como parte do comando de descrição.

É preciso ter cuidado com a forma que os resultados serão expressos, após a conclusão dos cálculos das estatísticas descritivas básicas (como o interquartil e a faixa mediana).

A dica é: os resultados devem ser apresentados com o mesmo nível de precisão que a medida menos precisa utilizada no processo.

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Tratamento dos Dados

Para a correta utilização das Ferramentas da Qualidade, é necessário que seja realizada a coleta de dados de forma correta, uma vez que todas as análises e avaliações para serem efetivas, dependem da utilização de dados reais, que representem realmente o que está ocorrendo na prática. Podemos definir dados como sendo um conjunto de observações sobre um evento específico.

Podemos resumir em três etapas à análise dos dados:

• Coleta de dados.
• Tratamento dos dados.
• Inferência.

A fase da coleta de dados é de grande importância, entretanto é necessário ter alguns cuidados para que se possa garantir a veracidade dos resultados, pois ela tem que ser a mais representativa possível:

• Deixar claro a finalidade para a qual os dados estão sendo coletados.
• Ter a garantia de que os responsáveis pela coleta dos dados estão devidamente preparados.
• Decidir que tipo de amostragem deve ser usada.
• Ser cuidadoso com erros de medição.
• Anotar claramente a origem dos dados.
• Ser criativo quando coletar dados.
• Dados só devem ser coletados caso realmente seja necessária uma ação a partir deles.

Nesta etapa, tratamento dos dados, devemos empregar técnicas para descrever os dados levantados, identificar as possíveis falhas nos valores amostrados e aumentar nosso conhecimento a respeito do estudo.

Na última fase, inferência, aplica-se cálculos de probabilidade para inferir qual o comportamento da população a partir da amostra coletada, resultando em um modelo probabilístico que representará o estudo.

Tomemos por exemplo a tabela abaixo que fornece um conjunto de 20 valores coletados de uma inspeção dimensional em um eixo (exemplo didático):

 

9,9895	10,012	9,9887	10,034	9,9509	9,9808
9,9925	10,726	9,9574	9,8503	10,033	9,9435
9,9959	9,9154	10,083	9,9776	9,9956	10,024
9,9284	9,9035	10,077	10,015	10,013	10,003
9,9933	9,9894	10,005	10,069	9,9999	9,995
10,093	9,939	10,022	10,017	9,9708	9,9324
9,9571	10,034	10,068	10,006	10,019	10,083
10,02	10,022	9,9482	9,9488	9,9544	9,9968
10,032	9,9924	10,035	10,119	9,9999	9,9608
10,1071	10,0088	9,9233	10,035	10,093	9,9212

Esta é a fase em que extraímos as medidas de posição (média, mediana, moda, etc.) e da dispersão (variância, amplitude, etc.) das variáveis aleatórias do estudo.

Abaixo a figura apresenta o resumo das principais medidas de posição e dispersão obtidas a partir do Minitabã:

Todo levantamento de dados está sujeito a valores não usuais conhecidos como outliers. Este tipo é o mais comum e identifica-se através do Gráfico de Caixa ou Box Plot, vejamos:

Na fase da inferência, vamos identificar se possível qual a distribuição de probabilidade que representa a amostragem.

Com a aplicação do Minitabã, encontramos:

Observamos que se trata de uma distribuição de probabilidade normal, notamos também na extremidade direita o evento detectado como outlier.

Vamos excluí-lo da tabela, realizar novamente os testes e comparar os resultados obtidos.

Pelo Gráfico de Caixas ou Box Plot representado abaixo observamos que desta forma não há outliers .

Análise da distribuição de probabilidade através do Gráfico do Histograma:

Comparando os valores numéricos temos as seguintes informações obtidas com a aplicação do Minitabã:

Anterior

Atual

Neste caso, a alteração nos valores da média não foi significativa, porém no desvio padrão aumentou consideravelmente.

Conclusão:

Normalmente, devemos retirar da amostra todos os outeliers encontrados, porém nem sempre é o procedimento mais recomendado, não podemos desprezar simplesmente uma característica observada, devemos antes de tudo ir ao gemba e compreender o que pode ter ocorrido.

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E aí, vai ficar de fora dessa?

 

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Minitabã software voltado para fins estatísticos. É muito utilizado nas universidades nos cursos introdutórios de estatística e nas empresas com aplicações específicas. Poderá ser realizado “donwload” de um versão “free” por 30 dias diretamente do site do proprietário.