Como a variabilidade pode afetar a ANOVA

Os conjuntos de dados nos dois gráficos de valores individuais a seguir têm exatamente as mesmas médias de nível de fator. Portanto, a variabilidade dos dados devida ao fator é a mesma para ambos os conjuntos de dados. Quando você examina os gráficos, pode ficar tentado a concluir que as médias são diferentes nos dois casos. Observe, no entanto, que a variabilidade dentro de níveis de fator é muito maior no segundo conjunto de dados do que no primeiro.

Para avaliar as diferenças entre as médias, você deve comparar essas diferenças com a propagação das observações sobre as médias. Isso é exatamente o que uma análise de variância faz. Usando a análise de variância, o valor de p correspondente ao primeiro gráfico é 0,000, enquanto o valor p correspondente ao segundo gráfico é de 0,109.

Portanto, com um nível de significância de 0,05, o teste indica que as médias dos primeiros conjuntos de dados são significativamente diferentes. As diferenças nas médias de amostra para o segundo conjunto de dados, no entanto, poderiam muito bem ser um resultado aleatório da ampla variabilidade global nos dados.

Gráfico com baixa variabilidade
Gráfico com alta variabilidade
Ao usar esse site, você concorda com a utilização de cookies para análises e conteúdo personalizado.  Leia nossa política