A Análise de Variância ou ANOVA é um procedimento usado para comparar a distribuição de três ou mais grupos em amostras independentes.
Para calcular essa variância, precisamos calcular o quão distante cada observação está em relação à média do grupo, para todas as 40 observações. Tecnicamente é a soma dos desvios ao quadrado da diferença de cada observação em relação à média do grupo, dividido pelo s GL do erro.
Em outras palavras, a análise de variância é utilizada quando se quer decidir se as diferenças amostrais observadas são reais (causadas por diferenças significativas nas populações observadas) ou casuais (decorrentes da mera variabilidade amostral).
A hipótese de homogeneidade de variâncias é o pressuposto mais importante da análise de variâncias. A violaç˜ao de qualquer outra suposiç˜ao pode resultar em heterogeneidade do erro experimental, e isso reforça ainda mais a necessidade de seu estudo.
Dado um conjunto de dados, a variância é uma medida de dispersão que mostra o quão distante cada valor desse conjunto está do valor central (médio). ... Quanto menor é a variância, mais próximos os valores estão da média; mas quanto maior ela é, mais os valores estão distantes da média.
O teste de homogeneidade é usado quando pretendemos testar se os dados associados às categorias de uma das variáveis se comporta de modo homogêneo ou similar nas diversas classes ou populações definidas pelas categorias da outra variável classificatória.
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.
TIPOS DE AMOSTRA: Amostra Simples ao Acaso (ASA): quando todos os elementos de uma população tem a mesma chance (probabilidade) de ser selecionado para a amostra. É aplicado quando a população é considerada homogênea.
O teste de Levene permite-nos averiguar da homogeneidade das variâncias. Neste caso, conclui-se que as variâncias são diferentes nos dois grupos, uma vez que a significância associada ao teste é inferior a 0,05.
Em estatística, os testes de normalidade são usados para determinar se um conjunto de dados de uma dada variável aleatória, é bem modelada por uma distribuição normal ou não, ou para calcular a probabilidade da variável aleatória subjacente estar normalmente distribuída.
Para tomada de decisão a respeito da normalidade dos dados, compara-se o valor calculado de W com o valor tabelado Wn;α, obtido da Tabela Shapiro_prob. Se o valor calculado W for menor que o tabelado, rejeita-se a hipótese de normalidade ao nível α de significância.
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.
Amostras Independentes: Quando os elementos das amostras provêm de indivıduos distintos. Amostras Pareadas/Dependentes: Quando os elementos das amostras provêm dos mesmos indivıduos ou de indivıduos pareados.
Num estudo pareado, temos duas amostras mas cada observação da primeira amostra é pareada com uma observação da segunda amostra. Nos referimos a tal teste como um paired t-test ao contrário do test-t para duas amostras acima. ...
Na estatística, os testes-t são um tipo de teste de hipóteses que permite comparar médias. Eles são chamados de testes-t porque cada um deles resume seus dados amostrais em um número, o valor-t. ... O software estatístico Minitab oferece o teste-t para 1 amostra, o teste-t pareado e o teste-t para 2 amostras.
Se o nível do teste for 5%, como amplamente utilizado pelos pesquisadores, um p-valor abaixo de 0.
Cálculo de um valor crítico para um teste t com 1 amostra
Em algumas referências, encontrei que usa-se Tabela t quando amostra menor que 30 e usa-se Tabela N/Z quando amostra maior que 30, assim como no vídeo acima. Entretanto, em outras referências, encontrei que devo utilizar a Tabela t quando o desvio padrão da amostra for desconhecido.
O Teste qui-quadrado é um teste não-paramétrico que serve para comparar dus proporções quando os dados assumirem qualquer distribuição. Também testa o grau de associação entre as variáveis. Hipótese de nulidade: proporção A IGUAL proporção B IGUAL proporção C ...