Anova spss

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Anova spss

  1. 1. Anova a 1 factor no SPSS Testes de Post Hoc PROF. DOUTORA CÉLIA SALES
  2. 2. Conteúdos 2 Análise da Variância a um factor, para amostras independentes • Cálculo no SPSS • Comparações múltiplas Post Hoc • Redacção de resultados Célia Sales - UAL
  3. 3. Passo preliminar: Error Bar Graphs 3 Quando queremos comparar médias entre grupos, começamos por fazer gráficos Error Bars, que representam as médias amostrais dos grupos e o respectivo intervalo de confiança a 95%. Célia Sales - UAL
  4. 4. PASSO 1 Os dados permitem usar um teste paramétrico? 4 1. Normalidade Todos os grupos a comparar têm N superior a 30? Então, pelo Teorema do Limite Central, podemos assumir que seguem uma distribuição normal; Caso N igual ou menor que 30, realizar a verificação da normalidade:  Teste K-S  Q-Q normality plots  Coeficiente de Assimetria 2. Existe homogeneidade da variância dos grupos a comparar? Tal como acontece com o teste t-student, se não houver homogeneidade da variância, pode aplicar-se o one-way ANOVA, usando uma correcção (veremos adiante qual) 3. A variável em relação à qual se vão comparar os grupos é contínua (ou ordinal, de acordo com os critérios de Labowitz, 1967, 1970)? 4. Os dados são independentes? Célia Sales - UAL
  5. 5. One-Way Anova: Cálculo no SPSS 5 Analyse – Compare means – One-Way ANOVA Dependent List: variável cuja média se pretende comparar Factor: variável que define os grupos de participantes a comparar Options: Seleccionar  Descriptive  Homogeneity of Variance test  Welch  Brown-Forsythe Célia Sales - UAL
  6. 6. Célia Sales - UAL 6
  7. 7. No output surgem 4 quadros: 1. Descriptives 2. Tests of homogeneity of variances Depois, o teste propriamente dito: 4. Robust Tests of Equality of 3. ANOVA Means  Teste F-ratio  Apresenta 2 testes F-ratio alterados, para minimizar o efeito de não haver  Usa-se quando homogeneidade da variância: HÁ homogeneidade de variâncias F de Brown-Forsythe F de Welch  Usa-se um destes F quando NÃO HÁ homogeneidade da variância Célia Sales - UAL 7
  8. 8. Test of Homogeneity of Variances Há Nº sessões homogeneidade Lev ene de variâncias? St at ist ic df 1 df 2 Sig. 5,531 2 519 ,004 ANOVA Nº sessões Sum of SIM Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 371,916 2 185,958 111,054 ,000 Within Groups 869,059 519 1,674 Total 1240,975 521 Robust Tests of Equality of Means Nº sessões a Stat istic df 1 df 2 Sig. Welch 125,620 2 284,720 ,000 NÃO Brown-Forsy the 123,598 2 463,624 ,000 a. Asy mptotically F distributed. Usar F de Brown-Forsythe, excepto quando existe uma média extrema, condição em que é preferível usar o F de Welch (Field, 2005) Célia Sales - UAL 8
  9. 9. Como se reporta F? 9 F (df, df) = _____, p = ____ Within Between Groups groups (combined) Para F de Brown-Forsythe ou F de Welch: F (df1, df2) = _____, p = ______ Célia Sales - UAL
  10. 10. F significativo. E agora? 10 F-ratio apenas nos informa da existência de uma diferença geral não nos indica QUAIS os grupos que diferem Testes posteriores Testes de Contraste (Planned Contracts) Procedimentos Não serão abordados Post Hoc Célia Sales - UAL
  11. 11. Anova Post hoc (Field, 2005) Condições Teste a aplicar • Grupos de dimensão igual REGWG, ou • Homogeneidade da variância Tukey • Grupos de dimensão ligeiramente diferente Gabriel • Grupos com dimensão muito diferente Hocherg GT2 • Quando existem dúvidas quanto à homogeneidade da variância Games-Howell Nota. REGWG é o acrónimo de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch Multiple Stepdown Procedures. Célia Sales - UAL 11
  12. 12. Comparações Múltiplas Post Hoc 12 Célia Sales - UAL
  13. 13. Reportar 13  Especificar o teste usado (F, F de Brown-Forsythe, ou F de Welch), e os graus de liberdade  Indicar os resultados do teste de post hoc  Incluir ainda o gráfico Error Bars (ou indicar, no texto, o valor das médias de cada grupo) Exemplo: A idade média dos alunos em abandono difere significativamente entre as três áreas, F____ (ver figura ___). Comparações a posteriori entre pares de médias, realizadas recorrendo ao teste de post hoc ________(nome do teste), revelam que os alunos da área XXX são significativamente mais jovens/velhos que os alunos da área YYY (p = 0,002) mas não de que os da área ZZZ (p = 0,143). Célia Sales - UAL

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