ANOVA ou Análise de Variância é um método estatístico utilizado para comparar as médias de dois ou mais grupos. Este método pode ajudar a determinar se existem diferenças significativas entre os grupos que estão a ser testados. A ANOVA é normalmente utilizada em estudos de investigação para analisar dados e tirar conclusões sobre a população da qual a amostra foi retirada.
Como calcular a ANOVA?
Para calcular a ANOVA, é necessário recolher dados de diferentes grupos e calcular a média e a variância de cada grupo. A variância mede o quanto os valores em cada grupo diferem da média, e a variância total mede o quanto os valores em todos os grupos diferem da média geral. Em seguida, a ANOVA compara a variância entre grupos com a variância dentro do grupo para determinar se as diferenças entre os grupos são estatisticamente significativas.
O que é a ANOVA e para que é utilizada?
A ANOVA é um método estatístico usado para comparar as médias de dois ou mais grupos. É utilizado para determinar se existem diferenças significativas entre os grupos que estão a ser testados. A ANOVA é normalmente utilizada em estudos de investigação para analisar dados e tirar conclusões sobre a população da qual a amostra foi retirada.
Como efectuar o teste ANOVA?
Para efectuar um teste ANOVA, é necessário seguir estes passos:
2. Calcular a média e a variância de cada grupo utilizando as funções AVERAGE e VAR do Excel.
Calcular a média geral, obtendo a média de todos os valores da folha de cálculo.
Calcule a soma dos quadrados entre os grupos subtraindo a média do grupo da média geral e elevando o resultado ao quadrado. De seguida, some estes valores para todos os grupos.
6. Calcule os graus de liberdade entre grupos e dentro do grupo, subtraindo 1 ao número de grupos e ao número total de valores, respectivamente.
7. Calcule a estatística F dividindo a soma de quadrados entre grupos pelos graus de liberdade para entre grupos e, em seguida, dividindo a soma de quadrados dentro do grupo pelos graus de liberdade para dentro do grupo.
9. Compare o valor p com o nível de significância (geralmente 0,05) para determinar se as diferenças entre os grupos são estatisticamente significativas.
Quando utilizar a ANOVA de um factor?
A ANOVA de um fator é usada quando se deseja comparar as médias de dois ou mais grupos que são independentes um do outro. Este método é apropriado quando se tem uma variável independente categórica e uma variável dependente contínua. Por exemplo, pode utilizar a ANOVA de um factor para comparar o peso médio de maçãs de diferentes pomares.
Para fazer ANOVA no Excel 2016, você pode usar a ferramenta ANOVA integrada. Veja como:
2. Vá para a guia Dados e clique em Análise de dados.
3. selecione ANOVA Single Factor na lista de ferramentas de análise.
Na caixa Input Range (Intervalo de entrada), introduza o intervalo de células que contém os dados que pretende analisar.
5. Na caixa Agrupado por, introduza o intervalo de células que contém os grupos que pretende comparar.
7. Clique em OK para executar a análise.
O Excel gerará uma tabela ANOVA que mostra a soma dos quadrados, os graus de liberdade, os quadrados médios, a estatística F e o valor p. É possível usar essa tabela para determinar se as diferenças entre os grupos são estatisticamente significativas.
O símbolo no Excel é usado para representar o operador “não igual a”. Ele é usado em fórmulas e funções para comparar dois valores e retornar um valor booleano de TRUE ou FALSE. Por exemplo, se quiser encontrar todas as células da coluna A que não contêm o valor “maçã”, pode utilizar a fórmula =A1″maçã”. Esta fórmula devolverá VERDADEIRO para todas as células da coluna A que não contêm o valor “maçã” e FALSO para todas as células que contêm.
ANOVA unidirecional é um método estatístico usado para comparar as médias de três ou mais grupos que são independentes entre si, para determinar se há uma diferença significativa entre eles. Por outras palavras, testa se as médias dos grupos são iguais ou não. Chama-se “unidireccional” porque há apenas uma variável independente (ou factor) a ser testada.