Para utilizar as ferramentas de análise, selecione Análise de Dados do menu de Ferramentas. Dentro da opção de ferramenta de análise, escolha, "ANOVA: Single Factor". Depois, marque a Faixa de Entrada e a Faixa de Saída, indicando as células necessárias.
A análise de variância (ANOVA) pode determinar se as médias de três ou mais grupos são diferentes. A ANOVA usa testes F para testar estatisticamente a igualdade entre médias. Neste post, mostrarei como a ANOVA e os testes F funcionam, usando um exemplo de ANOVA com um fator./span>
A análise de variância conhecida como ANOVA é uma técnica estatística ou um procedimento utilizado para fazer comparações entre três ou mais grupos em amostras independentes. ... Em outras palavras, análise de variância é uma forma de avaliar a qualidade do ajuste do modelo de regressão linear./span>
Homogeneidade de variâncias Comparam grupos grandes ou pequenos, de tamanhos iguais ou diferentes, e que obedeçam à distribuição normal ou não. Três testes são apresentados neste item: o teste de Cochran, o teste de Bartlett e o teste de Levene.
Quais são as pressuposições para a realização da Análise de Variância? ▶ Os erros devem seguir uma distribuição normal; ▶ Os erros devem ser independentes; ▶ Os erros devem apresentar variância constante, ou seja, homogeneidade de variâncias; ▶ O modelo deve ser aditivo./span>
O teste de Bartlett é sensível em relação a hipótese de normalidade dos dados. Se rejeitarmos a hipótese de normalidade, é melhor utilizarmos o teste proposto por Levene. Porém, se a hipótese de normalidade não for violada, o teste proposto por Bartlett tem um comportamento melhor que o teste proposto por Levene.
Homocedasticidade Homocedasticidade: A variância dos erros e, condicionada aos valores das variáveis explanatórias, será constante. Heterocedasticidade: A variância dos erros será diferente para cada valor condicional de Xji.
Para calcular a estatística de Durbin-Watson, selecione Estat > Regressão > Regressão > Ajuste de Modelo de Regressão, clique em Resultados e marque Estatística de Durbin-Watson.
Em regressão, "multicolinearidade" refere-se a preditoras correlacionadas com outras preditoras. A multicolinearidade ocorre quando o modelo inclui vários fatores correlacionados não apenas à sua variável de resposta, mas também uns aos outros./span>
Multicolinearidade refere-se à correlação entre duas variáveis explicativas ou entre uma delas e as demais incluídas na equação de um modelo. Significa que a multicolinearidade ocorre quando, por exemplo, duas variáveis x1 e x2 medem aproximadamente a mesma coisa, ou seja, a correlação entre elas é quase perfeita./span>
Colinearidade é a propriedade que indica que num conjunto de três ou mais pontos, eles estão posicionados de tal forma que se pode traçar uma reta que contenha todos eles.
Muitas vezes uma única variável explicativa (preditora) não será capaz de explicar tudo a respeito da variável resposta. Se em vez de uma, forem incorporadas várias variáveis independentes, passa-se a ter uma análise de regressão linear múltipla./span>
Uma regressão linear deve ser usada basicamente quando se deseja realizar projeções e estudar a relação entre duas variáveis. No entanto, muitas vezes dada a natureza dos dados, não podemos estimar um modelo de regressão linear./span>
Como eu interpreto os valores-P na Análise de regressão linear? O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor-p baixo (< 0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula./span>
Equações de regressão não-linear Se a equação não atender aos critérios acima para uma equação linear, ela não é linear. Isso abrange muitas formas diferentes, e é por isso que a regressão não-linear proporciona um ajuste de curva mais flexível. Aqui estão vários exemplos do catálogo de funções não-lineares do Minitab./span>