Os índices de capacidade de processo são utilizados para avaliação do processo, uma vez que a distribuição das medidas de umidade não demonstra assimetria. Nesse caso, o índice de capacidade mais adequado é o C_pm , que mede a faixa da especificação utilizada.

No gráfico de controle para a média de acidez graxa, verifica-se que o processo está fora de controle. A ação a ser tomada é verificar se ocorreu alguma mudança no processo que possa ter gerado os pontos fora dos limites. Uma vez bloqueada a causa atribuível, deve-se recalcular os limites de controle sem as observações associadas à causa atribuível.

A estimativa do desvio padrão da umidade deve ser calculada dividindo-se a média das amplitudes pela constante c₄ , que equivale a calcular o desvio padrão para todas as observações.

Apesar de nenhum ponto se mostrar fora dos limites de controle, nota-se a alternância dos pontos entre as amostras 21 a 40, que sinalizam um padrão de processo fora de controle, sugerindo alguma mudança recorrente no processo, que resulta em instabilidade da medida de umidade em um mesmo dia.

Considerando que, no teste da hipótese de que o coeficiente de correlação é igual a zero, o valor-P seja igual a 0,1719, é correto concluir que a probabilidade de que a correlação seja igual a zero é de 17,19%.

No estudo da correlação entre deslocamento horizontal da cabeça e deslocamento vertical da cabeça, considerando o pequeno tamanho amostral e a falta de informação acerca da distribuição bivariada dessas medidas, o ideal é calcular o coeficiente de correlação de Spearman, com base nos postos das medidas das duas variáveis.

Supondo que as medidas de deslocamento horizontal para o grupo conformes seguem uma distribuição normal, a probablilidade de se obter valores inferiores a 352 mm é inferior a 1%.

O gráfico e as estatísticas apresentadas não permitem concluir que as medidas de deslocamento horizontal provêm de uma população com distribuição moderadamente assimétrica à direita.

O gráfico, conhecido como boxplot ou diagrama de caixas, é construído utilizando-se as seguintes estatísticas: mínimo, 1.º quartil, média, 3.º quartil e máximo.