Interpretar os principais resultados para ANOVA completamente aninhada

Conclua as etapas a seguir para interpretar uma ANOVA completamente aninhada. Os principais resultados incluem o valor de p e os componentes de variância.

Etapa1: Determine se a associação entre a resposta e o termo é estatisticamente significativa

Para determinar se a associação entre a resposta e cada termo no modelo é estatisticamente significativa, compare o valor-p para o termo com o seu nível de significância a fim de avaliar a hipótese nula. A hipótese nula é que não há nenhuma associação entre o termo e a resposta. Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica um risco de 5% de se concluir que existe uma associação quando não existe uma associação real.
Valor-p ≤ α: a associação é estatisticamente significativa
Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, é possível concluir que há uma associação estatisticamente significativa entre a variável de resposta e o termo.
Valor-p > α: a associação não é estatisticamente significativa
Se o valor-p for maior ou igual ao nível de significância, não é possível concluir que há uma associação estatisticamente significativa entre a variável de resposta e o termo. Talvez seja necessário reajustar o modelo sem o termo.
Se houver vários preditores sem uma associação estatisticamente significativa com a resposta, você pode reduzir o modelo removendo os termos um de cada vez. Para obter mais informações sobre como remover os termos do modelo, vá para Redução de modelo.

Todos os fatores em um modelo de ANOVA completamente aninhada são aleatórios. Por conseguinte, um fator que é estatisticamente significativo indica que ele contribui para a quantidade de variação na resposta.

Análise de Variância para Temp Fonte GL SQ QM F P Fábrica 3 731,5156 243,8385 5,854 0,011 Operador 12 499,8125 41,6510 1,303 0,248 Turno 48 1534,9167 31,9774 2,578 0,000 Lote 128 1588,0000 12,4062 Total 191 4354,2448
Principais resultados: valor de P

Nestes resultados, a tabela ANOVA indica que planta e o turno são estatisticamente significativos ao nível 0,05. O efeito do operador não é estatisticamente significativo ao nível de 0,05. Os efeitos no modelo usam todos os graus de liberdade, de modo que não resta nenhum grau de liberdade para testar a significância estatística dos diferentes lotes.

Etapa 2: Examine os componentes da variância

Examine os componentes de variância para determinar o quanto de variação no estudo pode ser atribuído a cada termo aleatório. Os valores mais elevados indicam que o termo contribui com mais variabilidade para a resposta.

Componentes de Variância % do Fonte Comp. Var. Total DesvPad Fábrica 4,212 17,59 2,052 Operador 0,806 3,37 0,898 Turno 6,524 27,24 2,554 Lote 12,406 51,80 3,522 Total 23,948 4,894
Principais resultados: Componentes da variância

Nestes resultados, as estimativas de componentes de variância indicam que a variabilidade que pode ser atribuída aos lotes, turnos e instalações foi de 52%, 27% e 18% da variabilidade total, respectivamente.

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