A teoria da expectativa ou também chamada de teoria da expectância é uma ampla teoria da motivação desenvolvido primeiramente por Victor Vroom, sobretudo foi ampliada por Porter e Lawler em 1968 e complementada por várias outras teorias.
J. Stacy Adams
A variância é uma matriz quadrada não-negativa definida, referida geralmente como a matriz de covariância. Se X é uma variável aleatória de valores complexos, então a sua variância é E[(X − μ)(X − μ)*], onde X* é o conjugado complexo de X.
O valor-p indica a probabilidade de se observar uma diferença tão grande ou maior do que a que foi observada sob a hipótese nula. Mas se o novo tratamento tiver um efeito de tamanho menor, um estudo com uma pequena amostra pode não ter poder suficiente para detectá-lo.
O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e é tradicionalmente fixado em 0,05 ou menos, dependendo da área de estudo. Em muitas áreas de estudo, resultados com nível de significância de 0,05 (probabilidade de erro de 5%) são considerados estatisticamente relevantes.
A maioria dos testes estatísticos supõe implicitamente uma relação de causa e efeito. Mesmo os testes em que a variável independente é qualitativa (nominal ou ordinal), como o teste t e a ANOVA. A exceção são testes como a correlação, sem premissa de causalidade.
A Análise de Variância ou ANOVA é um procedimento usado para comparar a distribuição de três ou mais grupos em amostras independentes.
O Teste de Tukey consiste em comparar todos os possíveis pares de médias e se baseia na diferença mínima significativa (D.M.S.), considerando os percentis do grupo. No cálculo da D.M.S. utiliza-se também a distribuição da amplitude estudentizada, o quadrado médio dos resíduos da ANOVA e o tamanho amostral dos grupos.