O que é análise de variância?

Ao fazer pesquisas, às vezes torna-se necessário analisar dados comparando mais de duas amostras ou grupos. Um tipo de teste estatístico inferencial, análise de variância (ANOVA), permite o exame de várias amostras ao mesmo tempo para fins de determinar se existe uma relação significativa entre elas. O raciocínio é idêntico aos testes t, apenas a análise de variância inclui variáveis ​​independentes de duas ou mais amostras. As diferenças entre as amostras, bem como a diferença dentro de uma amostra, são determinadas. A ANOVA é baseada em quatro suposições: o nível de medição, o método de amostragem, a distribuição da população e a homogeneidade da variância.

Para determinar se as diferenças são significativas, a ANOVA se preocupa com as diferenças entre e dentro das amostras, que é chamada de variação. A ANOVA pode descobrir se a variação é maior entre as amostras em comparação com a dos membros da amostra. Se isso for verdade, as diferenças serão consideradas significativas.

A realização de um teste ANOVA envolve a aceitação de certas suposições. A primeira é que o método de amostragem aleatória independente é usado e a escolha dos membros da amostra de uma única população não influencia a escolha dos membros das populações posteriores. Variáveis ​​dependentes são medidas principalmente no nível da razão de intervalo; no entanto, é possível aplicar a análise de variância às medições em nível ordinal. Pode-se supor que a população esteja normalmente distribuída, mesmo que isso não seja verificável, e as variações populacionais sejam as mesmas, o que significa que as populações são homogêneas.

A hipótese da pesquisa pressupõe que pelo menos uma média seja diferente das outras, mas as diferentes médias não são identificadas como maiores ou menores. Apenas o fato de existir uma diferença é previsto. A ANOVA testa a hipótese nula, o que significa que não há diferença entre todos os valores médios, de modo que A = B = C. Isso requer a configuração do alfa, referente ao nível de probabilidade em que a hipótese nula será rejeitada.

A razão F é uma estatística de teste usada especificamente para análise de variância, pois o escore F mostra onde a área de rejeição para a hipótese nula começa. Desenvolvido pelo estatístico Ronald Fisher, a fórmula para F é a seguinte: F = estimativa de variação de grupo (MSB) dividida pela estimativa de variação de grupo (MSW), de modo que F = MSB / MSW. Cada uma das estimativas de variância consiste em duas partes - a soma dos quadrados (SSB e SSW) e os graus de liberdade (df). Usando as Tabelas Estatísticas para Pesquisa Biológica, Agrícola e Médica , o alfa pode ser definido e baseado nisso, e a hipótese nula de nenhuma diferença pode ser rejeitada. Pode-se concluir que existe uma diferença significativa entre todos os grupos, se for o caso.