Comparação entre médias dos dados e médias ajustadas

As médias de dados são as médias de variável de resposta para cada combinação de nível de fator onde as médias ajustadas usam mínimos quadrados para predizer os valores de resposta média de um experimento balanceado. Portanto, os dois tipos de médias são idênticos para experimentos balanceados, mas podem ser diferentes para experimentos não balanceados.

As médias ajustadas são úteis para avaliar diferenças de resposta devido a mudanças nos níveis de fator em vez de diferenças devidas às condições experimentais não balanceadas. Enquanto você pode usar dados brutos com experimentos não balanceados para obter uma ideia geral de quais efeitos principais podem ser evidentes, é geralmente uma boa prática usar as médias ajustadas para obter resultados mais precisos.

Exemplo de médias dos dados e médias ajustadas

Por exemplo, você está investigando como o tempo e a temperatura afetam o resultado de uma reação química. Os dois fatores cada um têm dois níveis de produção de quatro condições experimentais. Esse é um experimento não balanceado exagerado para enfatizar a diferença entre os dois tipos de médias. Todas as condições experimentais são medidas duas vezes, exceto para a combinação tempo e temperatura de 50 e 200 que é medida quatro vezes. As tabelas a seguir sumarizam o experimento planejado e os resultados.

^^^Table : 1. Número de Observações por Condição Experimental
	Temp 150	Temp 200
Tempo 20	2	2
Tempo 50	2	4

^^^Table : 2. Médias por Nível de Fator
	Médias dos Dados	Médias Ajustadas
Tempo 20	44,01	44,03
Tempo 50	47,63	47,02
Temp 150	44,13	44,14
Temp 200	47,55	46,90

As médias de dados "Tempo 20" e "Temp 150" e as médias ajustadas são praticamente idênticas porque todas as condições experimentais que envolvem um ou ambos desses níveis fatoriais são medidos exatamente duas vezes (tabela superior). Contudo, a combinação "Tempo 50" e "Temp 200" é medida quatro vezes o que representa seus efeitos nas médias de dados brutos. As médias ajustadas ajustam isso e predizem qual seria o rendimento de um experimento balanceado.