A Análise de Variância ou ANOVA é um procedimento usado para comparar a distribuição de três ou mais grupos em amostras independentes.
Para implementar no R é preciso criar um conjunto de dados de duas variáveis: uma com os valores a serem estudados e outra identificando a que grupo aquele valor pertence. Depois basta fazer um ajuste linear pela função lm() e utilizar a função anova() para obter a tabela ANOVA.
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.
Clique na aba "Dados", na parte superior da janela do Excel. Procure a seção "Análise" e clique no botão "Análise de dados". Clique em "Anova: Fator único", na janela flutuante, e selecione "OK".
Carregar e ativar as Ferramentas de Análise
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.
Clique no menu Ferramentas e, em seguida, clique em Complementos do Excel. Na caixa Suplementos disponíveis, selecione a caixa Ferramentas de Análise e clique em OK. Se as Ferramentas de Análise não estiverem listadas na caixa Suplementos disponíveis, clique em Procurar para localizá-las.
Para ativar a opção “Análise de Dados”, basta clicar em “Arquivos” e, na sequência, em “Opções”. Abrirá a caixa “Opções de Excel”. Dentro dessa caixa, clicamos em “Suplementos”.
Com sua planilha aberta, clique sobre seu gráfico e em 'Ferramentas de Gráfico Dinâmico', clique em 'Analisar' e em seguida clique em 'Inserir Segmentação de Dados', Ao abrir a janela de segmentação de dados, você vai observar que lá estão presente todos os títulos das colunas da sua planilha, exemplo: Nome, Bairro, ...
Confira a seguir.
A estatística descritiva, como o próprio nome já diz, se preocupa em descrever os dados. A estatística inferencial, fundamentada na teoria das probabilidades, se preocupa com a análise destes dados e sua interpretação.
A Estatística Descritiva permite-nos resumir, descrever e compreender os dados de uma distribuição usando medidas de tendência central (média, mediana e moda), medidas de dispersão (valores mínimo e máximo, desvio padrão e variância, percentis, quartis e decis), e medidas de distribuição (achatamento e simetria da ...
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise utilizada para descrever e resumir os dados. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados e de métodos computacionais muito eficientes revigorou está área da estatística.
A Estatística Descritiva é o ramo da estatística que visa sumarizar e descrever qualquer conjunto de dados. Em outras palavras, é aquela estatística que está preocupada em sintetizar os dados de maneira direta, preocupando-se menos com variações e intervalos de confiança dos dados.
Estatística Descritiva se preocupa com a coleta, organização, classificação, apresentação, interpretação e análise de dados experimentais. Estatística Indutiva se preocupa com as hipóteses e conclusões sobre a população.
Estatística Descritiva é direito de resumir as principais características em um conjunto de dados fazendo mais com uso de tabelas, gráficos e resumos numéricos. E descrever os dados pode ser comparado ao ato de tirar uma fotografia da realidade e,mais com atualidade.
Este método é baseado em uma ou várias questões de pesquisa e não tem hipótese. Além disso, inclui a coleta de dados relacionados, depois organiza, tabula e descreve o resultado. Uma análise descritiva básica envolve o cálculo de medidas simples de composição e distribuição de variáveis.
Esta medida da estatística descritiva é calculada através da diferença entre o terceiro quartil e o primeiro quartil. Exemplo: Suponha que desejemos encontrar o intervalo-interquartil da seguinte amostra: 9, 5, 10, 7, 4, 8, 5, 2, 5, 5, 4, 12, 3, 8. Dados ordenados: 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 8, 8, 9, 10, 12.