Como interpretar um teste ANOVA

Escrito por pete collins | Traduzido por yaakov ben levy
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Como interpretar um teste ANOVA
Saiba como realizar e interpretar um teste ANOVA (Thinkstock/Comstock/Getty Images)

Uma ANOVA, ou análise de variância (analysis of variance), é um teste estatístico que mostra se existe alguma diferença significativa entre diferentes grupos. Por exemplo, se você estiver fazendo um experimento pra testar se o pé-de-tomate produz maior cultura em terreno arenoso, argiloso ou barrento, ou se não existe nenhuma diferença significante entre eles. Você poderia plantar 10 pés-de-tomate em terreno arenoso, outros 10 em terreno barrento e 10 em terreno argiloso. No final da estação, você pesaria o peso da colheita total de cada planta. É importante notar que as plantações de diferentes solos irão produzir números diferentes de tomates. O teste ANOVA permitiria mostrar se existe ou não uma grande diferença entre as colheitas de cada grupo.

Nível de dificuldade:
Moderadamente desafiante

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Instruções

  1. 1

    Olhe para o valor F. Esse valor é calculado da seguinte maneira: variância entre os grupos / variância dentro dos grupos = F. Quanto maior esse valor é, maior a diferença entre os grupos (no nosso caso, a diferença entre o crescimento de tomates em diferentes solos) comparado à diferença entre cada tratamento.

  2. 2

    Olhe para o valor P. Esta é a probabilidade de seu resultado ser algo puramente ao acaso. Se o valor P é baixo (seu valor típico é de 0.05) então é bastante provável que qualquer diferença entre os grupos é uma diferença real e não algo que aconteceu ao acaso. Quando o P assume o valor de 0.05 significa que existe apenas 5% de chance de seu resultado ser uma casualidade. Valores menores de P significam maior confiabilidade em seu teste.

  3. 3

    Use de um teste de causa e efeito, como o Tukey, pra poder determinar quais grupos são significadamente diferentes entre si. Seu experimento com os três solos poderiam possuir resultados significantes enquanto você fizesse o ANOVA, mas não diria quais os rendimentos foram significavelmente diferentes. Todas as poderiam ser significavelmente diferente entre si, ou os testes do terreno arenoso e barrento poderiam ser idênticos, mas ambos diferentes do argiloso, por exemplo. Um teste de causa e efeito irá mostrar onde que estão as diferenças.

Dicas & Advertências

  • Se você está comparando apenas dois grupos, você poderá utilizar um teste T.
  • Para poder fazer um teste ANOVA, você precisará de múltiplos valores de cada grupo, você não estará apenas comparando a média de cada grupo.
  • Nenhum teste de estatística irá compensar um experimento mal projetado ou dados problemáticos. Tenha certeza que você criou o experimento de modo correto e obteve os dados corretamente.

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