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.

Neste tópico

Etapa1: Determine se a associação entre a resposta e o termo é estatisticamente significativa
Etapa 2: Examine os componentes da 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

Fonte	Comp. Var.	% do 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.