O modelo ANOVA e seus pressupostos
Se o valor-p for menor que 0.
-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.
Interpretar os principais resultados para ANOVA para 1 fator
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. Permitindo assim, fazer afirmações sobre as médias das populações baseado na análise de variâncias amostrais.
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.
O teste F global determina se este relacionamento é estatisticamente significativo. Se o valor-p para o teste F global for menor que seu nível de significância, é possível concluir que o valor de R-quadrado é significativamente diferente de zero.
O teste F é utilizado para analisar a variância entre dois conjuntos de dados diferentes e compará-los utilizando o teste de hipóteses.
Copie os dados de exemplo da tabela a seguir e cole-os na célula A1 de uma nova planilha do Excel. Para as fórmulas mostrarem resultados, selecione-as, pressione F2 e pressione Enter. Se precisar, você poderá ajustar as larguras das colunas para ver todos os dados. Teste F para os conjuntos de dados em A2:A6 e B2:B6.
Resposta: Para mostrar a associação entre duas variáveis quantitativas. Explicação: Significa que à medida que uma variável cresce, a outra também cresce, ambas modificam-se com associação, uma influencia a outra fortemente.
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.
Para determinar se alguma das diferenças entre as medianas é estatisticamente significativa, compare o valor-p com o seu nível de significância a fim de avaliar a hipótese nula. A hipótese nula afirma que as medianas populacionais são todos iguais.
É um teste não paramétrico utilizado para comparar três ou mais populações. Ele é usado para testar a hipótese nula de que todas as populações possuem funções de distribuição iguais contra a hipótese alternativa de que ao menos duas das populações possuem funções de distribuição diferentes.
Antes de rodar uma regressão linear simples, é preciso também testar a normalidade da distribuição de erros. Em alguns tipos de teste estatístico, caso a distribuição dos dados, erros ou diferenças não seja normal, é preciso fazer algum tipo de transformação ou então usar uma versão não-paramétrica.
O Teste de Friedman é um teste não-paramétrico utilizado como uma alternativa ao teste de blocos de design aleatório na ANOVA regular, quando o pressusto de normalidade não pode ser assegurado ou quando as variações entre os fatores são diferentes.
Whitney generalizaram a técnica para amostras de tamanhos diferentes. O teste de Mann-Whitney (Wilcoxon rank-sum test) é indicado para comparação de dois grupos não pareados para se verificar se pertencem ou não à mesma população e cujos requisitos para aplicação do teste t de Student não foram cumpridos.
Talvez o teste de hipótese mais conhecido, o teste t de Student pode ser utilizado para avaliar se há diferença significativa entre as médias de duas amostras.
Se você não atender às orientações de tamanho amostral para os testes paramétricos e não tiver certeza de que os dados seguem uma distribuição normal, deverá usar um teste não paramétrico.
O que são testes paramétricos? Os termos paramétrico e não-paramétrico referem-se à média e ao desvio-padrão, que são os parâmetros que definem as populações que apresentam distribuição normal. Essa observação já foi feita e repetida muitas vezes neste texto.
Os testes não paramétricos, também conhecidos como testes de distribuição gratuita, são aqueles baseados em certas hipóteses, mas que nãpossuem uma organização normal. ... As hipóteses são rigorosas. As observações devem ser independentes.
a) Um conjunto de dados não paramétricos é heterogêneo, tem grande variabilidade entre os dados, não tem homocedasticidade e são assimétricos. Isso significa que não constitui uma curva normal (Gauss); portanto, dados que são assimétricos não devem ser estimados como referência populacional.