A Análise de Variância

INTRODUÇÃO

O relatório a seguir representa uma análise do banco de dados da empresa XYZ Corporation Internacional, uma revendedora de automóveis de luxo que começou as suas atividades em 2016 e atua nos 4 estados da região Sudeste (Espírito Santo, Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo). Para tal, foi utilizado o software RStudio, analisando ainda variáveis como valor de venda, custo, total de desconto, custo de entrega, custo de mão de obra e lucro. O objetivo do estudo é avaliar o desempenho das concessionárias em cada estado a fim de auxiliar a gestão em decisões para os anos posteriores, obtendo assim, mais assertividade e lucro nas vendas.

2 Análise das vendas

Um panorama geral das vendas de carros da região sudeste feito a partir do software RStudio indica que a maioria das vendas foi efetivamente realizada no estado de São Paulo (47,959%, 235 dos 490 veículos vendidos), principalmente nos anos de 2017 e 2019 (80 carros vendidos em cada). Seguido pelos estados do Rio de Janeiro (35,51%, 174 carros vendidos), Minas Gerais (10,204%, 50 carros) e Espírito Santo (6,327%, 31 carros). Mesmo com um total de vendas inferior ao estado de São Paulo, o Rio de Janeiro merece destaque, pois vem em uma crescente nos últimos dois anos anteriores a 2020, representando mais de 50% das vendas da região sudeste nos anos de 2018 e 2019, enquanto São Paulo representa em média 35%. Quanto ao fabricante, a preferência nos últimos 5 anos foi pelas marcas Jaguar (26,531% das vendas), Aston Martin (26,327%), Bentley (15,51%), Rolls Royce (15,306%), MGB (7,347%), Triumph (6,735%) e TVR (2,245%).

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3 ANÁLISES de outras variáveis

3.1 CUSTO DE MÃO DE OBRA

Foi realizado o teste da ANOVA e conclui-se que há diferença com significância de 5% nas médias do custo de mão de obra.

Hipóteses:

H0: não existe diferença significativa entre os estados em relação ao custo de mão de obra médio (

H1: pelo menos dois estados diferem entre si em relação ao custo de mão de obra médio

Análise no RStudio da Anova:

Como o p-valor 3,29x10⁻13 é menor que 0,05 (significância), o resultado de ANOVA é significativo, então rejeita H0 (médias de estados iguais).

Análise do Teste de Tukey no RStudio:

Tabela 2 – Resultado do teste de Tunkey comparando pvalor com o nível de significância (0,05)

O custo de mão de obra ficou maior no Espírito Santo e Minas Gerais são os que apresentaram maiores valores.

3.2 CUSTO DE ENTREGA MÉDIO

Foi realizado o teste da ANOVA conclui-se que há diferença com significância de 5% nas médias do custo de entrega.

Hipóteses:

H0: não existe diferença significativa entre os estados em relação ao custo de entrega (

H1: pelo menos um estado difere entre si em relação ao custo de entrega

Análise no RStudio da Anova:

Como o p-valor 0,007916 é menor que 0,05 (significância), o resultado de ANOVA é significativo, então rejeita H0 (médias de estados iguais).

Análise do Teste de Tukey no RStudio:

Tabela 4 - Resultado do teste de Tunkey comparando pvalor com o nível de significância (0,05)

Apenas Minas Gerais divergiu em relação do custo de entrega, que ficou bem acima do valor que outros estados.

3.3 TOTAL DO DESCONTO MÉDIO

Um dos fatores analisados sobre as vendas da empresa foi o desconto concedido aos clientes.

Hipóteses:

H0: não existe diferença significativa entre os estados em relação ao total do desconto (

H1: todos os valores tiveram uma certa diferença observando o quadro acima.

Análise no RStudio da Anova:

Como o p-valor 1,013x10⁻8 é menor que 0,05 (significância), o resultado de ANOVA é significativo, então rejeita H0 (médias de estados iguais).

Análise do Teste de Tukey no RStudio:

Tabela 6 - Resultado do teste de Tunkey comparando pvalor com o nível de significância (0,05)

Para os 4 estados os valores ficaram bem diferentes, mostrando uma heterogeneidade para essa categoria de avaliação.

3.4 VALOR DE CUSTO MÉDIO

Foi realizado o teste da ANOVA conclui-se que há diferença com significância de 5% nas médias do custo do veículo.

Hipóteses:

H0: não existe diferença significativa entre os estados em relação ao valor de custo médio (

H1: pelo menos um estado difere entre si em relação ao valor do custo médio

Análise no RStudio da Anova:

Como o p-valor 0,0004064 é menor que 0,05 (significância), o resultado de ANOVA é significativo, então rejeita H0 (médias de estados iguais).

Análise do Teste de Tukey no RStudio:

Tabela