Quando usar o teste de Tukey?

Quando usar o teste de Tukey?

Quando é feita a análise de variância de um experimento com apenas dois tratamentos, podemos visualizar apenas pela média qual o melhor tratamento.

Como interpretar as letras do teste de Tukey?

A interpretação do teste de Tukey é simples. Após determinarmos a diferença mínima significativa (ou Honest Significant Difference - HSD), podemos julgar se as médias são iguais ou não.

O que é o teste de Tukey e qual sua importância?

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.

Como interpretar teste de Homocedasticidade?

Teste de homocedasticidade. Em análise de variância(ANOVA), há um pressuposto que deve ser atendido que é de os erros terem variância comum, ou seja, homocedasticidade. Isso implica que cada tratamento que se está sendo comparado pelo teste F, deve ter aproximadamente a mesma variância para que a ANOVA tenha validade.

Como interpretar um teste de Tukey?

O procedimento para aplicação do teste é o seguinte:

Quando usar o teste de dunnett?

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.

Quando usar ANOVA e Tukey?

Comparações Múltiplas – Teste de Tukey. Em estudos que buscam comparar a distribuição de três ou mais grupos de amostras independentes, frequentemente se utiliza a Análise de Variância ou ANOVA.

Quando usar bonferroni ou Tukey?

Bonferroni tem mais poder quando o número de comparações é pequeno, enquanto Tukey é mais poderoso ao testar um grande número de médias.

Como verificar a normalidade dos dados?

O primeiro passo para a avaliação da normalidade de um conjunto de dados deve ser a visualização de seu histograma, a fim de identificar grandes assimetrias, descontinuidades de dados e picos multimodais.