Tabela Componentes da variância paraAjustar modelo de efeitos mistos

Encontre definições e orientações de interpretação para cada estatística na tabela Componentes da variância.

Neste tópico

Componentes da variância
SE Var
Intervalo de confiança de componentes de variância (IC de 95%)
Valor Z
Valor-p para componentes da variância

Componentes da variância

Os componentes de variância representam as variâncias dos termos aleatórios e o termo de erro aleatório em um modelo de efeitos mistos. O Minitab exibe o valor do componente de variância (Var) e o quanto da variação total é explicada pelo componente de variância (% do total).

Interpretação

Use para avaliar quanto da variação no estudo pode ser atribuído a cada termo aleatório. Valores mais altos indicam que o termo contribui com mais variabilidade para a resposta. Por exemplo, o campo tem um componente de variância de aproximadamente 0,078 e é responsável por aproximadamente 73% da variância no modelo.

Componentes de Variância

Fonte	Var	% do Total	EP de Var	Valor-Z	Valor-P
Campo	0,077919	72,93%	0,067580	1,152996	0,124
Erro	0,028924	27,07%	0,010562	2,738613	0,003
Total	0,106843

SE Var

O erro padrão do componente da variância estima a incerteza de estimar o componente da variância de dados amostrais.

Interpretação

Use o erro padrão do componente da variância para medir a precisão da estimativa do componente da variância. Quanto menor o erro padrão, mais precisa é a estimativa. A divisão do componente de variância pelo seu erro padrão calcula um valor-z. Se o valor-p associado a esta estatística-z for menor do que o seu nível de significância (denotado como alfa ou α), você conclui que o componente é maior que zero.

Intervalo de confiança de componentes de variância (IC de 95%)

Os Intervalos de confiança (IC) são amplitudes de valores que apresentam a probabilidade de conter o verdadeiro valor de cada componente da variância.

Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. No entanto, se você extrair muitas amostras aleatórias, uma determinada porcentagem dos intervalos de confiança resultantes conterá o parâmetro populacional desconhecido. A porcentagem destes intervalos de confiança que contém o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.

O intervalo de confiança é composto pelas duas partes a seguir:

Estimativa de ponto: Este valor único estima um parâmetro populacional usando os seus dados amostrais. O intervalo de confiança é centrado em torno da estimativa pontual.
Margem de erro: A margem de erro define a largura do intervalo de confiança e é determinada pela variabilidade observada na amostra, o tamanho da amostra e o nível de confiança. Para calcular o limite superior do intervalo de confiança, a margem de erro é adicionada à estimativa pontual. Para calcular o limite inferior do intervalo de confiança, a margem de erro é subtraída da estimativa pontual.

Interpretação

Se o nível de confiança for de 95%, você pode ter 95% de certeza de que o intervalo de confiança contém o valor verdadeiro do componente de variância do termo aleatório correspondente. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de seus resultados. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação. Se o intervalo for muito amplo para ser útil, pense em aumentar o tamanho da amostra.

Valor Z

O valor-z é uma estatística de teste que mede a razão entre o componente de variância estimada e seu erro padrão.

Interpretação

O Minitab usa o valor-z para calcular o valor-p, que você usa para testar se o componente de variância é significativamente maior do que zero.

Valor-p para componentes da variância

O valor-p é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. As probabilidades inferiores fornecem evidências mais fortes contra a hipótese nula.

Interpretação

Para determinar se um termo aleatório afeta significativamente a resposta, compare o valor-p do termo na tabela Componentes da Variância com o seu nível de significância. Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de se concluir que existe um efeito, quando, na verdade, não existe nenhum efeito, é de 5%.

Valor-p ≤ α: O termo aleatório afeta significativamente a resposta: Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, é possível concluir que o termo aleatório afeta significativamente a resposta. Isto significa que a variância do termo aleatório é significativamente diferente de zero.
Valor-p > α: O termo aleatório não afeta significativamente a resposta: Se o valor-p for maior que o nível de significância, não é possível concluir que o termo aleatório afeta significativamente a resposta. Talvez seja desejável reajustar o modelo sem o termo não significativo para avaliar o efeito do termo em outros resultados.