Teste ANOVA: Definição, Tipos, Exemplos

MANOVA é apenas uma ANOVA com várias variáveis dependentes. É semelhante a muitos outros testes e experimentos em que seu propósito é descobrir se a variável de resposta (ou seja, sua variável dependente) é alterada manipulando a variável independente. O teste ajuda a responder a muitas perguntas de pesquisa, incluindo:

• as mudanças nas variáveis independentes têm efeitos estatisticamente significantes sobre variáveis dependentes?quais são as interacções entre variáveis dependentes?,quais são as interacções entre variáveis independentes?

exemplo de MANOVA

suponha que você queria descobrir se uma diferença nos livros escolares afetou as pontuações dos alunos em matemática e ciência. Melhorias na matemática e na ciência significa que existem duas variáveis dependentes, então uma MANOVA é apropriada.

uma ANOVA dar-lhe-á um único valor-f (univariato), enquanto uma MANOVA lhe dará um valor-F multivariado. MANOVA testa as múltiplas variáveis dependentes, criando novas, artificiais, variáveis dependentes que maximizam as diferenças de grupo., Estas novas variáveis dependentes são combinações lineares das variáveis dependentes medidas.

Interpretar os resultados da MANOVA

Se multivariada valor F indica que o teste é estatisticamente significativa, isso significa que algo é significativa. No exemplo acima, você não saberia se as pontuações matemáticas melhoraram, as pontuações científicas melhoraram (ou ambas)., Uma vez que você tem um resultado significativo, você teria que olhar para cada componente individual (os testes univariate F) para ver quais variáveis dependentes contribuíram para o resultado estatisticamente significativo.

vantagens e desvantagens de MANOVA vs. ANOVA

vantagens

1. MANOVA permite-lhe testar múltiplas variáveis dependentes.
2. MANOVA pode proteger contra erros do tipo I.

desvantagens

1. MANOVA é muitas vezes mais complicada do que ANOVA, tornando-se um desafio para ver quais variáveis independentes estão afetando variáveis dependentes.,um grau de liberdade é perdido com a adição de cada nova variável.
2. as variáveis dependentes devem ser, tanto quanto possível, não corrigidas. Se eles estão correlacionados, a perda em graus de liberdade significa que não há muitas vantagens em incluir mais de uma variável dependente no teste.

Reference:
(SFSU)

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What is Factorial ANOVA?

uma ANOVA factorial é uma análise de teste de variância com mais de uma variável independente, ou “fator”. Pode também referir-se a mais de um nível de variável independente., Por exemplo, uma experiência com um grupo de tratamento e um grupo de controlo tem um factor (o tratamento) mas dois níveis (o tratamento e o controlo). Os Termos “duas vias” e “três vias” referem-se ao número de factores ou ao número de níveis no seu teste. ANOVA em quatro sentidos e acima são raramente usadas porque os resultados do teste são complexos e difíceis de interpretar.

• uma ANOVA de duas vias tem dois factores (variáveis independentes) e uma variável dependente. Por exemplo, o tempo gasto estudando e conhecimento prévio são fatores que afetam o quão bem você faz em um teste.,uma ANOVA de três vias tem três fatores (variáveis independentes) e uma variável dependente. Por exemplo, o tempo gasto estudando, conhecimento prévio e horas de sono são fatores que afetam o quão bem você faz em um teste

ANOVA Factorial é uma forma eficiente de realizar um teste. Em vez de realizar uma série de experiências onde você testa uma variável independente contra uma variável dependente, você pode testar todas as variáveis independentes ao mesmo tempo.variabilidade

variabilidade

numa ANOVA de Sentido Único, A variabilidade deve-se às diferenças entre os grupos e as diferenças dentro dos grupos., Na ANOVA fatorial, cada nível e fator são emparelhados um com o outro (“cruzado”). Isso ajuda você a ver que interações estão acontecendo entre os níveis e fatores. Se houver uma interação, então as diferenças em um fator dependem das diferenças em outro.digamos que estava a fazer uma ANOVA de duas vias para testar o desempenho masculino / feminino num exame final. Os sujeitos tiveram 4, 6 ou 8 horas de sono.,

• IV1: Sexo (Masculino/Feminino)

IV2: sono (4/6/8)

DV: pontuação final no exame

uma ANOVA factorial bidireccional ajudá-lo-ia a responder às seguintes perguntas:

1. o sexo é um efeito principal? Em outras palavras, homens e mulheres diferem significativamente em seu desempenho no exame?o sono é um efeito principal? Em outras palavras, as pessoas que tiveram 4,6, ou 8 horas de sono diferem significativamente em seu desempenho?existe uma interacção significativa entre factores? Em outras palavras, como as horas de sono e sexo interagem com relação ao desempenho do exame?, podem ser encontradas diferenças no desempenho sexual e no exame nos diferentes níveis de sono?

Pressupostos da ANOVA Factorial

• Normalidade: a variável dependente é normalmente distribuído.Independência: observações e grupos são independentes um do outro.igualdade de variância: as variâncias da população são iguais entre factores / níveis.

como executar uma ANOVA

estes testes consomem muito tempo à mão. Em quase todos os casos você vai querer usar software., Por exemplo, várias opções estão disponíveis no Excel:

• Two way ANOVA in Excel com replicação e sem replicação.One way ANOVA in Excel 2013.

executando o teste no Excel.

ANOVA tests in statistics packages are run on parametric data. Se você tem dados rank ou encomendados, você vai querer executar uma ANOVA não paramétrica (normalmente encontrada sob um título diferente no software, como “testes não paramétricos”).,

passos

é improvável que você queira fazer este teste à mão, mas se você quiser, estes são os passos que você vai querer tomar:

1. Encontre a média para cada um dos grupos.
2. Encontra a média global (a média dos grupos combinados).
3. Encontra a variação dentro do grupo; o desvio total da pontuação de cada membro em relação à média do Grupo.
4. Encontra a variação entre grupos: o desvio da média de cada grupo em relação à média global.
5. Encontre a estatística de F: A razão entre a variação de grupo para dentro da variação de grupo.

ANOVA vs., O teste T

o teste T de um estudante dir-lhe-á se existe uma variação significativa entre os grupos. Um teste t compara os meios, enquanto a ANOVA compara variâncias entre populações.você poderia tecnicamente realizar uma série de testes t em seus dados. No entanto, à medida que os grupos crescem em número, você pode acabar com um monte de comparações de pares que você precisa executar. O ANOVA dar-lhe-á um único número (a estatística f) e um valor p para o ajudar a suportar ou rejeitar a hipótese nula.,a repeted measures ANOVA is almost the same as the one-way ANOVA, with one main difference: you test related groups, not independent ones. Chama-se medidas repetidas porque o mesmo grupo de participantes está sendo medido repetidamente. Por exemplo, você pode estar estudando os níveis de colesterol do mesmo grupo de pacientes em 1, 3 e 6 meses após mudar sua dieta. Para este exemplo, a variável independente é “tempo” e a variável dependente é “colesterol”.,”A variável independente é geralmente chamada de fator dentro dos sujeitos.medidas repetidas a ANOVA é semelhante a um simples desenho multivariado. Em ambos os testes, os mesmos participantes são medidos vezes sem conta. No entanto, com medidas repetidas, a mesma característica é medida com uma condição diferente. Por exemplo, a pressão arterial é medida ao longo da condição “tempo”. Para um design multivariado simples é a característica que muda. Por exemplo, você pode medir a pressão arterial, frequência cardíaca e respiração ao longo do tempo.,razões para utilizar medidas repetidas ANOVA

• Quando se recolhem dados dos mesmos participantes durante um período de tempo, as diferenças individuais (uma fonte de diferenças entre grupos) são reduzidas ou eliminadas.
• O teste é mais poderoso porque o tamanho da amostra não é dividido entre grupos.
• o teste pode ser econômico, uma vez que você está usando os mesmos participantes.,

pressupostos para as medidas repetidas ANOVA

os resultados das suas medidas repetidas ANOVA só serão válidos se as seguintes hipóteses não tiverem sido violadas:

• Deve haver uma variável independente e uma variável dependente.
• a variável dependente deve ser uma variável contínua, numa escala de intervalo ou numa escala de razão.
• a variável independente Deve ser categórica, seja na escala nominal ou na escala ordinal.idealmente, os níveis de dependência entre pares de grupos são iguais (“esférica”)., Correções são possíveis se esta suposição for violada.

medidas repetidas ANOVA em SPSS: passos

Passo 1: Clique em “Analisar”, e então sobrevoar sobre ” Modelo Linear geral.”Clique” Medidas Repetidas.”

Step 2: substituir o nome “factor1” por algo que representa a sua variável independente. Por exemplo, você pode colocar “idade” ou “tempo”.”

Passo 3: indique o ” número de níveis.”Isto é quantas vezes a variável dependente foi medida. Por exemplo, se você fizesse medições todas as semanas por um total de 4 semanas, este número seria 4.,

Passo 4: carregue no botão “Adicionar” e depois dê um nome à sua variável dependente.

Passo 5: carregue no botão” Adicionar”. Irá aparecer uma caixa de definição de medidas repetidas. Clique no botão” Definir”.

Passo 6: Use as teclas de seta para mover o seu variáveis da esquerda para a direita, de modo que sua tela semelhante a imagem abaixo:

Passo 7: Clique em “Lotes” e use as teclas de seta para transferir o fator de caixa da esquerda para o Eixo Horizontal caixa.

Passo 8: clique em ” Adicionar “e, em seguida, clique em” Continuar ” no fundo da janela.,

Step 9: Clique em “opções”, em seguida, transfira seus fatores da caixa esquerda para a mostra significa para a caixa à direita.

Passo 10: carregue nas seguintes opções:

• Compare os efeitos principais.estatísticas descritivas.estimativas da dimensão do efeito.

Passo 11: seleccione “Bonferroni” na lista sob Ajuste do intervalo de confiança.Passo 12: clique em ” Continuar “e, em seguida, clique em” OK ” para executar o teste.,
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Sphericity

In statistics, sphericity (ε) refers to Mauchly’s sphericity test, which was developed in 1940 by John W. Mauchly, who co-developed the first general-purpose electronic computer.

definição

esfericidade é usada como pressuposto em medidas repetidas ANOVA. The assumption states that the variances of the differences between all possible group pairs are equal. Se seus dados violam esta suposição, pode resultar em um aumento em um erro de tipo I (a rejeição incorreta da hipótese nula).,é muito comum que medidas repetidas a ANOVA resulte numa violação do pressuposto. Se a suposição foi violada, foram desenvolvidas correções que podem evitar aumentos na taxa de erro tipo I. A correção é aplicada aos graus de liberdade na distribuição F.

o teste de esfericidade de Mauchly

o teste de Mauchly para a esfericidade pode ser executado na maioria dos softwares estatísticos, onde tende a ser o teste padrão para a esfericidade. O teste de Mauchly é ideal para amostras de tamanho médio., Pode não detectar esfericidade em pequenas amostras e pode sobre-detectar em grandes amostras.
Se o teste devolve um pequeno valor p (p ≤.05), esta é uma indicação de que seus dados violaram a suposição. A imagem seguinte da saída de SPSS para ANOVA mostra que o significado “sig” ligado ao Mauchly é .274. Isto significa que a suposição não foi violada para este conjunto de dados.

Imagem: UVM.,EDU

você reportaria o resultado acima como ” o teste de Mauchly indicou que a suposição de esfericidade não tinha sido violada, χ2(2) = 2.588, p = .274.”

Se o seu teste devolveu um pequeno valor p, deve aplicar uma correcção, normalmente a correcção:

• Greehouse-Geisser.correcção Huynh-Feldt.

quando ε ≤ 0,75 (ou você não sabe qual é o valor para a estatística), use a correção Geisser-estufa.
When ε > .75, usa a correcção Huynh-Feldt.,

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Grand mean
ANOVA vs Regressão

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