Uma empresa deseja testar um novo lubrificante para reduzir o desgaste de peças metálicas. Qual seria o papel da estatística nesse experimento?
Passo 1
A empresa quer comparar o desgaste de peças metálicas usando o lubrificante atual versus um novo. O conteúdo aqui é planejamento e análise de experimentos em estatística. Vamos precisar definir claramente a variável resposta (medida de desgaste) e usar técnicas de experimentos controlados, estatística descritiva e estatística inferencial para tirar conclusões confiáveis.
Passo 2
Definimos a variável resposta como a quantidade de desgaste, por exemplo em micrômetros (
), após determinado tempo ou número de ciclos. Também identificamos fatores de controle (velocidade, carga, temperatura) para mantê-los constantes e reduzir variabilidade não desejada.
Passo 3
Elaboramos o delineamento experimental com dois grupos:
– Controle usando o lubrificante atual
– Tratamento usando o novo lubrificante
Distribuímos aleatoriamente várias peças em cada grupo e fazemos replicações para garantir precisão. Isso minimiza viés e permite estimar a variabilidade natural do desgaste.
– Controle usando o lubrificante atual
– Tratamento usando o novo lubrificante
Distribuímos aleatoriamente várias peças em cada grupo e fazemos replicações para garantir precisão. Isso minimiza viés e permite estimar a variabilidade natural do desgaste.
Passo 4
Após a execução, aplicamos a estatística descritiva: calculamos a média e o desvio-padrão de desgaste em cada grupo. Esses resumos mostram rapidamente se há diferença aparente entre lubrificantes.
Passo 5
Para decidir se a diferença é estatisticamente significativa, formulamos as hipóteses
escolhemos um nível de significância
(por exemplo
), calculamos o p-valor de um teste
ou ANOVA e comparamos com
.
Passo 6
Se o p-valor for menor que
, rejeitamos
e concluímos que o novo lubrificante reduz o desgaste de forma estatisticamente significativa. Também podemos construir intervalos de confiança para quantificar a diferença média.
Resposta
A estatística entra desde o projeto do experimento (randomização, controle de variáveis, replicação), passando pela descrição dos dados (médias, desvios) até a inferência (teste de hipóteses, p-valor, intervalos de confiança) para decidir com rigor se o novo lubrificante realmente reduz o desgaste.