Calculadora de análise de variância unidirecional

Mais sobre a Teste ANOVA unidirecional para que você possa entender melhor os resultados fornecidos por este solucionador. Em primeiro lugar, ANOVA ou Análise de Variâncias é um dos campos mais importantes da Estatística. A razão para isso é que está no cerne da análise das amostras de variação exibidas, dividindo a variação total em várias fontes diferentes de variação.

O uso mais básico da ANOVA é testar a diferença entre as populações de vários grupos (2 ou mais). Lembremos que um teste t é usado para comparar as médias de dois grupos, então ANOVA é uma extensão de classificação que permite realizar comparações para dois ou mais grupos.

Como com qualquer outro teste de hipótese, ANOVA usa um nulo e a hipótese alternativa. A hipótese nula é uma afirmação que afirma que todas as médias populacionais são iguais, e a hipótese alternativa é a hipótese de que nem todas as médias são iguais (observe que isso NÃO implica que todas as médias são desiguais, implica que pelo menos um par de médias é desigual).

Como você calcula uma anova?

A execução de um teste ANOVA é um pouco como a execução de qualquer outro teste paramétrico e você precisará atender a algumas suposições. As principais suposições necessárias para realizar uma ANOVA unidirecional são:

• A variável dependente (DV) precisa ser medida pelo menos no nível do intervalo


• Os grupos devem vir de populações normalmente distribuídas


• Os grupos devem vir de populações normais com variâncias populacionais iguais

Se os resultados da ANOVA forem significativos, ou seja, rejeita-se a hipótese nula, podemos realizar uma testes post hoc para avaliar exatamente quais pares diferem significativamente. Exemplos de testes Post-Hoc são LSD de Fisher, teste de Tukey, correção de Bonferroni, etc.

A hipótese nula de um teste ANOVA é rejeitada quando a F-estatísticas supera o valor do razão F crítica que é calculado, com base nos graus de liberdade correspondentes.

Quando você tem k grupos e um tamanho amostral total de N, os graus de liberdade do numerador são dfN = k - 1 e os graus de liberdade do denominador são dfD = N - k - 2.

Quando alguns dos pressupostos não são atendidos (especificamente o segundo é o terceiro), existem opções corretivas para algumas estatísticas mais robustas. Quando houver violações graves das premissas, seria mais apropriado usar uma alternativa não paramétrica, como o Teste de Kruskal-Wallis.

Esta calculadora ANOVA com etapas fornece informações suficientes para rejeitar ou não rejeitar a hipótese nula, com base na razão F calculada. Se a hipótese nula for calculada, você precisará realizar um teste Post-Hoc.

Por que um teste t não é usado em vez disso

Dois testes t de amostras independentes são projetados para realizar comparações entre dois grupos. Quando você tem mais de dois grupos, a única maneira de comparar é realizar várias comparações de pares.

Cada uma dessas comparações pareadas tem uma certa probabilidade de um erro tipo I, então o erro tipo I familiar é a probabilidade de que pelo menos uma dessas comparações leve a um erro tipo I. Quando muitas comparações são feitas, então a probabilidade familiar de um erro tipo I fica muito inflada

Uma ANOVA unidirecional é projetada para comparar duas ou mais médias amostrais, mas se você quiser comparar duas médias amostrais, pode ser mais eficiente usar diretamente nossa teste t para duas amostras independentes .

Alternativas não paramétricas para anova

ANOVA requer certas suposições para manter, ou seja, normalidade e homogeneidade de variâncias. Sabe-se que a ANOVA é relativamente robusta à violação dos pressupostos, principalmente se forem leves. Mas o que fazer quando as suposições simplesmente não são atendidas?

Nesse caso, você pode usar nosso Calculadora de teste Kruskal-Wallis , que é o equivalente não paramétrico de ANOVA. Uma vantagem do teste de Kruskal-Wallis é que você pode usá-lo mesmo com dados ordinais, para os quais usar ANOVA não seria uma boa ideia.