O que é análise de variância?

Ao fazer pesquisas, às vezes se torna necessário analisar dados comparando mais de duas amostras ou grupos. Um tipo de teste de estatística inferencial, análise de variância (ANOVA), permite o exame de várias amostras ao mesmo tempo para fins de determinar se existe uma relação significativa entre eles. 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 em 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 variação. A ANOVA pode descobrir se a variação é maior entre as amostras em comparação com a dos membros da amostra. Se isso for verdadeiro, então oAs diferenças são consideradas significativas.

Conduzir um teste ANOVA envolve a aceitação de certas suposições. A primeira é que o método de amostragem aleatório independente é usado e a escolha de membros da amostra de uma única população não influencia a escolha dos membros de populações posteriores. As variáveis ​​dependentes são medidas principalmente no nível de proporção de intervalo; No entanto, é possível aplicar a análise de variação às medições de nível ordinal. Pode -se assumir que a população é 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 assume que pelo menos uma média é diferente das outras, mas os diferentes meios não são identificados como maiores ou menores. Somente o fato de existir uma diferença é previsto. Os testes da ANOVA para a hipótese nula, wHich significa que não há diferença entre todos os valores médios, de modo que a = b = C. Isso requer definir o alfa, referindo -se ao nível de probabilidade em que a hipótese nula será rejeitada.

F-Ratio é uma estatística de teste usada especificamente para análise de variância, pois a pontuação F mostra onde começa a área de rejeição para a hipótese nula. Desenvolvido por Ronald Fisher estatístico, a fórmula para F é a seguinte: F = entre a estimativa de variação do grupo (MSB) dividida pela estimativa de variação do grupo (RSSW), de modo que F = MSB/RSW. Cada uma das estimativas de variância consiste em duas partes - a soma dos quadrados (SSB e SSW) e 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 esse o caso.