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Uma rede de supermercados deseja avaliar se há diferença no tempo médio de espera dos clientes nos caixas, considerando três modalidades de atendimento: Caixa tradicional: Operado por um atendente, com pagamento em dinheiro ou cartão. Caixa de autoatendimento: Onde o próprio cliente registra e paga suas compras. Caixa preferencial: Destinado a idosos, gestantes e pessoas com deficiência. Após coletar dados durante um mês, a empresa percebeu que os tempos de espera não seguem uma distribuição normal e que as variâncias entre os grupos são muito diferentes. A hipótese inicial da pesquisa é: "O tempo médio de espera dos clientes varia significativamente entre os diferentes tipos de caixa." Com base nessa situação hipotética, responda: 1 - Explique por que um teste estatístico não paramétrico deve ser utilizado para avaliar essa hipótese. 2 - Qual seria um teste estatístico adequado para essa situação? Justifique sua escolha.
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Eva Proença

ontem

Respostas

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ontem

1 - Um teste estatístico não paramétrico deve ser utilizado porque os dados coletados não seguem uma distribuição normal e as variâncias entre os grupos são diferentes. Testes paramétricos, como a ANOVA, assumem normalidade e homogeneidade de variâncias, o que não é o caso aqui. Os testes não paramétricos são mais flexíveis e não fazem essas suposições, tornando-os mais adequados para analisar dados que não atendem aos critérios necessários para testes paramétricos. 2 - Um teste estatístico adequado para essa situação seria o teste de Kruskal-Wallis. Esse teste é uma extensão do teste de Mann-Whitney e é utilizado para comparar três ou mais grupos independentes quando os dados não são normalmente distribuídos. Ele avalia se há diferenças significativas nas medianas dos grupos, o que é apropriado dado que estamos lidando com tempos de espera que não seguem uma distribuição normal.

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