Como interpretar um teste ANOVA |
O que é um nível de relação RDW?
Como interpretar um teste ANOVA
Uma ANOVA, ou análise de variância (analysis of variance), é um teste estatístico que mostra se existe alguma diferença significativa entre diferentes grupos. Por exemplo, se você estiver fazendo um experimento pra testar se o pé-de-tomate produz maior cultura em terreno arenoso, argiloso ou barrento, ou se não existe nenhuma diferença significante entre eles. Você poderia plantar 10 pés-de-tomate em terreno arenoso, outros 10 em terreno barrento e 10 em terreno argiloso. No final da estação, você pesaria o peso da colheita total de cada planta. É importante notar que as plantações de diferentes solos irão produzir números diferentes de tomates. O teste ANOVA permitiria mostrar se existe ou não uma grande diferença entre as colheitas de cada grupo.
Olhe para o valor F. Esse valor é calculado da seguinte maneira: variância entre os grupos / variância dentro dos grupos = F. Quanto maior esse valor é, maior a diferença entre os grupos (no nosso caso, a diferença entre o crescimento de tomates em diferentes solos) comparado à diferença entre cada tratamento.
Olhe para o valor P. Esta é a probabilidade de seu resultado ser algo puramente ao acaso. Se o valor P é baixo (seu valor típico é de 0.05) então é bastante provável que qualquer diferença entre os grupos é uma diferença real e não algo que aconteceu ao acaso. Quando o P assume o valor de 0.05 significa que existe apenas 5% de chance de seu resultado ser uma casualidade. Valores menores de P significam maior confiabilidade em seu teste.
Use de um teste de causa e efeito, como o Tukey, pra poder determinar quais grupos são significadamente diferentes entre si. Seu experimento com os três solos poderiam possuir resultados significantes enquanto você fizesse o ANOVA, mas não diria quais os rendimentos foram significavelmente diferentes. Todas as poderiam ser significavelmente diferente entre si, ou os testes do terreno arenoso e barrento poderiam ser idênticos, mas ambos diferentes do argiloso, por exemplo. Um teste de causa e efeito irá mostrar onde que estão as diferenças.
Análise de Variância - Introdução à estatística [em inglês]
Stats: ANOVA em sentido único [em inglês]
Se você está comparando apenas dois grupos, você poderá utilizar um teste T.
Para poder fazer um teste ANOVA, você precisará de múltiplos valores de cada grupo, você não estará apenas comparando a média de cada grupo.
Nenhum teste de estatística irá compensar um experimento mal projetado ou dados problemáticos. Tenha certeza que você criou o experimento de modo correto e obteve os dados corretamente.