Para implementar no R é preciso criar um conjunto de dados de duas variáveis: uma com os valores a serem estudados e outra identificando a que grupo aquele valor pertence. Depois basta fazer um ajuste linear pela função lm() e utilizar a função anova() para obter a tabela ANOVA.
A ANOVA é um teste paramétrico (possui estimativas de parâmetros) utilizado quando o pesquisador deseja verificar se existem diferenças entre as médias de uma determinada variável (variável resposta) em relação a um tratamento com dois ou mais níveis categóricos (variável preditora).
e) Uma distribuição paramétrica é um conjunto de dados quantitativos que apresenta sua distribuição de frequências no formato de uma curva de Gauss. Tem propriedades específicas, o que permite algumas análises e limita outras.
O procedimento para se testar as hipóteses é coletar uma amostra de cada população treinada com cada uma das técnicas e verificar se as estimativas dos parâmetros são estatisticamente diferentes.
Já os testes de Wilcoxon e Mann-Whitney se apresentam como alternativas ao teste t pareado e o teste t para amostras independentes, respectivamente. Estes são utilizados nas mesmas situações descritas anteriormente, porém na presença de distribuição não normal dos dados.
O qq-plot e o histograma Se os pontos se concentrarem em torno de uma reta, então temos indícios de que a distribuição é Normal. Adicionalmente, o histograma lhe mostra a forma de distribuição. Quanto mais próximo da forma de sino que estamos familiarizados, maiores as evidências de normalidade.