O que são múltiplas comparações

Comparações múltiplas de médias permitem que você analise quais são as médias diferentes e estime em que grau elas são diferentes. Você pode avaliar a significância estatística das diferenças entre médias usando um conjunto de intervalos de confiança, um conjunto de testes de hipóteses ou ambos. Os intervalos de confiança permite-lhe avaliar a significância prática das diferenças entre as médias, além da significância estatística. Como é habitual, a hipótese nula de não diferença entre as médias é rejeitada se, e só se, zero não estiver contido no intervalo de confiança.

Que método de comparação múltipla eu deveria usar com ANOVA para 1 fator?

A seleção do método de comparação múltipla apropriado depende a inferência desejada. É ineficiente usar a abordagem de todos os pares de Tukey quando Dunnett ou MCB é adequado, porque os intervalos de confiança de Tukey será maior e os testes de hipóteses menos poderosos para uma taxa de erro de família em particular. Pelas mesmas razões, o MCB é superior ao de Dunnett se você quiser eliminar a níveis de fator que não são os melhores e identificar aqueles que são os melhores ou forem quase os melhores. A escolha de Tukey contra métodos de LSD de Fisher depende de qual taxa de erro, de família ou individual, você deseja especificar.

As características e vantagens de cada método são resumidas na tabela a seguir:
Método Dados Normais Resistência Comparação com um Controle Comparação entre Pares
Tukey Sim Teste mais poderoso ao fazer comparações entre todos os pares. Não Sim
Dunnett Sim Teste mais poderoso quando comparado a um controle. Sim Não
Método MCB de Hsu Sim Teste mais poderoso ao se comparar o grupo com a maior ou menor média aos outros grupos. Não Sim
Games-Howell Sim Usado quando você não de pressupõe igualdade de variâncias. Não Sim
Observação

O ANOVA com um fator também oferece o método LSD de Fisher para intervalos de confiança individuais. Fisher não é um método de comparação múltipla, mas, em vez disso, contrasta os intervalos de confiança individuais para as diferenças pareadas entre médias usando uma taxa de erro individual. O método LSD de Fisher infla a taxa de erro da família, que é apresentada na saída.

Que método de comparação múltipla eu deveria usar com Ajustar modelo linear generalizado ou Modelo de efeitos mistos de ajuste?

Depois de usar Ajustar modelo linear generalizado ou Modelo de efeitos mistos de ajuste, use a análise correspondente para obter comparações múltiplas de médias:
  • Estat > ANOVA > Modelo Linear Generalizado > Comparações
  • Estat > ANOVA > Modelo de Efeitos Mistos > Comparações
Você deve fazer as seguintes opções quando usar comparações múltiplas:
  • As comparações pareadas ou comparação com um controle
  • O método de comparação

Comparações pareadas ou comparação com um controle

Escolha Pareado na subcaixa de diálogo Opções quando você não tem um nível de controle e deseja comparar todas as combinações de médias.

Escolha Com um controle para comparar as médias de nível com a média de um grupo de controle. Quando este método é adequado, é ineficiente para usar comparações de pares, porque os intervalos de confiança de pares são mais amplos e os testes de hipóteses são menos poderosos para um determinado nível de confiança.

O método de múltiplas comparações

Escolha o procedimento de comparação com base nas médias do grupo que você quer comparar, o tipo de nível de confiança que você deseja especificar, e o quão conservadores você quer que os resultados sejam. "Conservadores", neste contexto, indica que o verdadeiro nível de confiança provavelmente é maior do que o nível de confiança que está sendo exibido.

Exceto para o método de Fisher, os vários métodos de comparação têm proteção contra falsos positivos incorporados. Ao proteger contra falsos positivos com múltiplas comparações, os intervalos são mais amplos do que se não houvesse nenhuma proteção.

Algumas características dos vários métodos de comparação estão resumidas a seguir:

Método de comparação Propriedades Nível de confiança especificado por você
Tukey Comparações de todos os pares somente, não conservadoras Simultâneos
Fisher: Nenhuma proteção contra falsos positivos devido a comparações múltiplas Individual
Dunnett Comparação com um controle apenas, não conservadora Simultâneos
Bonferroni A mais conservadora Simultâneos
Sidak Conservador, mas um pouco menos de Bonferroni Simultâneos

E se o valor p da tabela ANOVA conflitar com a saída das múltiplas comparações?

O valor-p na tabela de ANOVA e os resultados das múltiplas comparações são baseados em metodologias diferentes e podem ocasionalmente produzir resultados contraditórios. Por exemplo, é possível que o valor-p de ANOVA possa indicar que não há diferenças entre as médias enquanto a saída de comparações múltiplas indica que algumas médias são diferentes. Neste caso, é possível confiar de maneira geral na saída das comparações múltiplas.

Você não precisa contar com um valor-p significativo na tabela de ANOVA para reduzir a chance de detectar uma diferença que não existe. Esta proteção já está incorporada nos testes de Tukey, Dunnett e MCB (teste de Fisher quando as médias são iguais).

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