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ANÁLISE
DE VARIÂNCIA
‐ ANOVA ‐
TRATA‐SE DE UM TESTE PARAMÉTRICO
Portanto:
• a amostragem deve ter sido aleatória
• as variáveis devem ter distribuição normal
• os grupos têm que ser independentes e
homocedásticos
A análise de variância permite que vários grupos
(
(distribuições) sejam comparados simultaneamente
ç ) j
p
Seu princípio é comparar a média e a dispersão dos
dados entre grupos de amostras com a dispersão
observada dentro dos mesmos
mesmos.

Variância total = variância dentro + variância entre os grupos
No exemplo acima temos 3 distribuições (vermelha, azul e verde)
p
ç
(
,
)
e suas respectivas médias e medidas de dispersão
Analisando‐se as três distribuições conjuntamente, temos uma
média geral e sua respectiva medida de dispersão (preta)
Exemplo apresentado em http://www.usp.br/fm/dim
QUANTO MENOR A SOBREPOSIÇÃO ENTRE AS DISTRIBUIÇÕES,
MAIOR SERÁ A VARIABILIDADE ENTRE ELAS (MAIOR F).
F)
PORTANTO MAIOR A PROBABILIDADE DE SEREM DIFERENTES
TABELA SINTESE
ANOVA UM FATOR
FONTE DE VARIÂNCIA

SOMA DOS QUADRADOS

GRAUS DE LIBERDADE

ENTRE GRUPOS

k-1

SQE

DENTRO DOS GRUPOS

N-k

SQD

TOTAL

N-1

SQT

∑ (X
∑ (X
∑ (X

FATOR: variável independente

GRUPO

ij

QUADRADOS MÉDIOS

)

− X T OTAL

− X GRUPO )

2

ij

− X TOTAL

)

2

MQE

SQE
Q
k −1

MQD

2

SQD
N − k

F

MQE
Q
MQD
RAZÃO F
INDICA A DIFERENÇA ENTRE OS GRUPOS EM FUNÇÃO DA
Ã
VARIAÇÃO DENTRO DE CADA GRUPO

RAZAO F = MQE / MQD

ONDE:
• o numerador representa a variação entre os grupos
p
ç
grupos
• o denominador representa a variação dentro desses g p
RAZÃO F
•

Ho: todas as médias são iguais

•

H1: nem todas as médias são iguais (ou seja, pelo menos um grupo de
amostras não é procedente d mesma população)
d
da
l
)

ACEITA SE
ACEITA‐SE HO QUANDO F CALCULADO É MENOR QUE F CRITICO

O VALOR DE F CRÍTICO PODE SER OBTIDO NA TABELA DE DISTRIBUIÇÃO
DE F OU A PARTIR DA FUNÇÃO INVF NO EXCEL
Ç
Assumimos k-1 graus de liberdade entre os grupos e N-k graus de
liberdade dentro dos grupos.
ANALISE DE VARIÂNCIA
FATOR ÚNICO
Trata‐se de uma análise de variância simples ( variável
p (1
independente) dos valores de dois ou mais grupos.

FATOR DUPLO
Aplicada quando os dados podem ser classificados com
base em duas dimensões diferentes ou duas variáveis
independentes.
COMPARAÇÕES DE MÉDIAS
A POSTERIORI OU POST HOC
Uma vez verificada a diferença entre os
grupos podem ser aplicados testes
d
li d
estatísticos para se identificar quais são
diferentes entre si.
Ho = os dois grupos são iguais
g p
g
COMPARAÇÕES DE MÉDIAS
A POSTERIORI OU POST HOC
Existem diferentes testes para este fim:
• Tukey HSD (Honestly Significantly Different
• Fisher’s LSD (Least Significant Difference method)
• Newman‐Keuls
l
• Dunnett comparação com um controle
Dunnett:
TESTE DE TUKEY (HSD)

HSDentre _ grupos = xi − x j
 MQD  1 1 
 +
ErroPadrão
E P dã = 

 2  ni n j 

HSDcrítico = Q(α ;k ; N − k )
íti

 MQD  1 1 
 +

 2  ni n j 


Aceita‐se Ho quando HSDCRÍTICO MAIOR que HSDENTRE GRUPOS
TABELA DOS INTERVALOS DE Q

h = gl numerador (k)

n = gl denominador (N-k)

N = total de casos
K = de grupos

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  • 2. TRATA‐SE DE UM TESTE PARAMÉTRICO Portanto: • a amostragem deve ter sido aleatória • as variáveis devem ter distribuição normal • os grupos têm que ser independentes e homocedásticos
  • 3. A análise de variância permite que vários grupos ( (distribuições) sejam comparados simultaneamente ç ) j p Seu princípio é comparar a média e a dispersão dos dados entre grupos de amostras com a dispersão observada dentro dos mesmos mesmos. Variância total = variância dentro + variância entre os grupos
  • 4. No exemplo acima temos 3 distribuições (vermelha, azul e verde) p ç ( , ) e suas respectivas médias e medidas de dispersão Analisando‐se as três distribuições conjuntamente, temos uma média geral e sua respectiva medida de dispersão (preta) Exemplo apresentado em http://www.usp.br/fm/dim
  • 5. QUANTO MENOR A SOBREPOSIÇÃO ENTRE AS DISTRIBUIÇÕES, MAIOR SERÁ A VARIABILIDADE ENTRE ELAS (MAIOR F). F) PORTANTO MAIOR A PROBABILIDADE DE SEREM DIFERENTES
  • 6. TABELA SINTESE ANOVA UM FATOR FONTE DE VARIÂNCIA SOMA DOS QUADRADOS GRAUS DE LIBERDADE ENTRE GRUPOS k-1 SQE DENTRO DOS GRUPOS N-k SQD TOTAL N-1 SQT ∑ (X ∑ (X ∑ (X FATOR: variável independente GRUPO ij QUADRADOS MÉDIOS ) − X T OTAL − X GRUPO ) 2 ij − X TOTAL ) 2 MQE SQE Q k −1 MQD 2 SQD N − k F MQE Q MQD
  • 7. RAZÃO F INDICA A DIFERENÇA ENTRE OS GRUPOS EM FUNÇÃO DA Ã VARIAÇÃO DENTRO DE CADA GRUPO RAZAO F = MQE / MQD ONDE: • o numerador representa a variação entre os grupos p ç grupos • o denominador representa a variação dentro desses g p
  • 8. RAZÃO F • Ho: todas as médias são iguais • H1: nem todas as médias são iguais (ou seja, pelo menos um grupo de amostras não é procedente d mesma população) d da l ) ACEITA SE ACEITA‐SE HO QUANDO F CALCULADO É MENOR QUE F CRITICO O VALOR DE F CRÍTICO PODE SER OBTIDO NA TABELA DE DISTRIBUIÇÃO DE F OU A PARTIR DA FUNÇÃO INVF NO EXCEL Ç Assumimos k-1 graus de liberdade entre os grupos e N-k graus de liberdade dentro dos grupos.
  • 9. ANALISE DE VARIÂNCIA FATOR ÚNICO Trata‐se de uma análise de variância simples ( variável p (1 independente) dos valores de dois ou mais grupos. FATOR DUPLO Aplicada quando os dados podem ser classificados com base em duas dimensões diferentes ou duas variáveis independentes.
  • 10. COMPARAÇÕES DE MÉDIAS A POSTERIORI OU POST HOC Uma vez verificada a diferença entre os grupos podem ser aplicados testes d li d estatísticos para se identificar quais são diferentes entre si. Ho = os dois grupos são iguais g p g
  • 11. COMPARAÇÕES DE MÉDIAS A POSTERIORI OU POST HOC Existem diferentes testes para este fim: • Tukey HSD (Honestly Significantly Different • Fisher’s LSD (Least Significant Difference method) • Newman‐Keuls l • Dunnett comparação com um controle Dunnett:
  • 12. TESTE DE TUKEY (HSD) HSDentre _ grupos = xi − x j  MQD  1 1   + ErroPadrão E P dã =    2  ni n j   HSDcrítico = Q(α ;k ; N − k ) íti  MQD  1 1   +   2  ni n j   Aceita‐se Ho quando HSDCRÍTICO MAIOR que HSDENTRE GRUPOS
  • 13. TABELA DOS INTERVALOS DE Q h = gl numerador (k) n = gl denominador (N-k) N = total de casos K = de grupos