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.
O teste de Duncan, referido na literatura em língua inglesa como teste de amplitudes múltiplas de Duncan (Duncan's multiple range test) e – por conta disso – indicado por MRT, é um teste que se aplica após a análise de variância (ANOVA) para identificar os pares de médias (de pelo menos três) que difiram ...
-É utilizado para testar toda e qualquer diferença entre duas médias de tratamento; -É aplicado quando o teste “F” para tratamentos da ANAVA (análise de variância) for significativo.
O teste de Dunnett serve para comparações múltiplas onde apenas um tratamento serve de referência, quer dizer, deseja-se apenas comparar todos com apenas um. Por exemplo, o tratamento padrão (pode ser chamado de controle, tradicional...) não havendo interesse na comparação dos demais tratamentos entre si.
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.
Para maior garantia de controle de erro tipo I: usar Bonferroni, que tem mais poder que Tukey; porém é melhor para número pequeno de grupos (nível de significância é dividido pelo número de grupos - 5 grupos fazem o nível de significância baixar de 0,05 para 0,01).
A diferença mínima significativa (DMS) obtida pelo método de Tukey, expresso em percentagem da média do ensaio, pode ser obtida em função do coeficiente de variação para os ensaios de competição de cultivares das principais culturas agrícola no RS; os pesquisadores mantém uma certa constância quanto ao uso do número de ...
A diferença mínima significativa (DMS) deste teste é calculada por: sendo Z o valor tabela a um dado nível de significância (α) e com n e n' graus de liberdade. Tal que, n= numero de médias abrangidas e n'= graus de liberdade do resíduo.
Os testes Post hoc são um conjunto de testes para descobrir onde estas diferenças residem. Os testes consistem em comparações pareadas, projetadas para comparar todas as diferentes combinações dos grupos de tratamento. A ANOVA não informa quais grupos diferem, somente informa que existe uma diferença.
Tabela de Análise de Variância ou tabela ANOVA - SQT = SQG + SQR (mede a variação geral de todas as observações). - SQR soma dos quadrados dos resíduos, devidos exclusivamente ao erro aleatório, medida dentro dos grupos. A hipótese nula sempre será rejeitada quando f calculado for maior que o valor tabelado.
Você simplesmente pega a média amostral e subtrai o valor da hipótese nula. Se a média amostral for 10 e a hipótese nula for 6, a diferença ou sinal será 4. Se não houver diferença entre a média amostral e o valor sob a hipótese nula, o sinal no numerador (assim como o valor da razão inteira) será igual a zero.
Se o nível do teste for 5%, como amplamente utilizado pelos pesquisadores, um p-valor abaixo de 0.
Clique em Analyze -> Compare Means -> One Sample T Test o Insira no campo “Test Variable” a variável que deseja analisar e em “Test Value” insira a média hipotética com a qual você deseja comparar sua amostra. o No botão “Options” selecione o intervalo de confiança e clique em ok. o Clique em “Ok” e avalie os ...
Resumindo, o teste t deve ser utilizado na presença de distribuição normal dos dados, quando se objetiva comparar dois momentos/ grupos para uma variável numérica. ... Já os testes de Wilcoxon e Mann-Whitney se apresentam como alternativas ao teste t pareado e o teste t para amostras independentes, respectivamente.
oTeste de Fisher
O teste t, em comparação ao teste z, é mais recomendando quando o tamanho amostral é pequeno. Um importante resultado na Estatística, o Teorema Central do Limite, garante que quando o tamanho da amostra é “grande” o suficiente, a média amostral segue uma distribuição normal.
O teste t pareado é útil para analisar o mesmo conjunto de itens que foram medidos sob duas condições diferentes, as diferenças nas medições feitas sobre o mesmo assunto antes e depois de um tratamento, ou diferenças entre dois tratamentos dados ao mesmo assunto.
O objetivo é o mesmo que o do teste t utilizado para comparar duas amostras, porém, a diferença é que no teste t pareado as amostras são dependentes. No caso acima, por exemplo, um mesmo indivíduo foi medido mais de uma vez – uma antes e outra depois da dieta.
A estatística qui-quadrado é uma medida de divergência entre a distribuição dos dados e uma distribuição esperada ou hipotética que você escolhe. ... Se o valor-p associado à estatística qui-quadrado for menor do que seu α selecionado, o teste rejeita a hipótese nula de que as duas variáveis são independentes.
Procedimento para a execução do teste
O Qui-Quadrado de Mantel-Haenszel testa a hipótese de que existe um relacionamento linear entre as duas variáveis. R2 é a correlação de Pearson (rô) entre as duas variáveis. O teste de Fisher é útil para analisar dados discretos (nominais ou ordinais), quando os tamanhos das duas amostras são pequenos.