Análise de variância

ANÁLISE DOS RESULTADOS

O objetivo último da Estatística é tirar conclusões sobre o todo (população) a partir de informações fornecidas por parte representativa do todo (amostra). Assim, realizadas as fases anteriores (na Estatística Descritiva), fazemos uma análise dos resultados obtidos, através dos métodos da Estatística Indutiva (Inferências), destes resultados são tiradas conclusões e previsões.

ANÁLISE DE VARIÂNCIA – “ANOVA”

A análise de variância é aplicada para determinar se as médias de duas ou mais populações são iguais. Trata-se de um método estatístico, desenvolvido por Fischer, que através de testes de igualdade de médias, verifica se fatores produzem mudanças sistemáticas em algumas variáveis de interesse. Os fatores propostos podem ser variáveis quantitativas ou qualitativas, enquanto a variável dependente deve ser quantitativa (intervalar) e é observada dentro das classes dos fatores – o tratamento.

Para fazer uma análise de variância, é preciso pressupor que os erros são variáveis aleatórias independentes com distribuição normal de média zero e variância constante. Na prática, é sempre bom verificar se os dados atendem a essas pressuposições.

Primeiro, é preciso estudar as causas de variação. “Porque os dados variam?” Uma explicação é o fato das amostras provirem de populações diferentes. Outra explicação é o acaso, porque mesmo dados provenientes da mesma população variam.

O teste F é feito através de uma análise de variância, que separa a variabilidade devido aos tratamentos (no exemplo, devido às amostras terem provindo de populações diferentes) da variabilidade residual, isto é, devido ao acaso. Para aplicar o teste F é preciso fazer uma série de cálculos, que exigem conhecimento da notação.

Experimento inteiramente ao acaso - número