Como realizar anova bidirecional no sas

Uma ANOVA bidirecional é usada para determinar se há ou não uma diferença estatisticamente significativa entre as médias de três ou mais grupos independentes que foram atribuídos a duas variáveis (às vezes chamadas de “fatores”).

Este tutorial fornece um exemplo passo a passo de como realizar uma ANOVA bidirecional no SAS.

Etapa 1: crie os dados

Suponha que um botânico queira saber se o crescimento das plantas é influenciado pela exposição à luz solar e pela frequência de rega.

Ela planta 30 sementes e deixa crescer durante um mês em diferentes condições de exposição solar e frequência de rega. Depois de um mês, ela registra a altura de cada planta. Os resultados são mostrados abaixo:

Podemos usar o seguinte código para criar este conjunto de dados no SAS:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input water $sunlight $height;
    datalines ;
daily low 6
daily low 6
daily low 6
daily low 5
daily low 6
daily med 5
daily med 5
daily med 6
daily med 4
daily med 5
daily high 6
daily high 6
daily high 7
daily high 8
daily high 7
weekly low 3
weekly low 4
weekly low 4
weekly low 4
weekly low 5
weekly med 4
weekly med 4
weekly med 4
weekly med 4
weekly med 4
weekly high 5
weekly high 6
weekly high 6
weekly high 7
weekly high 8
;
run ;

Etapa 2: execute a ANOVA bidirecional

A seguir, usaremos proc ANOVA para realizar a ANOVA bidirecional:

 /*perform two-way ANOVA*/
proc ANOVA data =my_data;
class water sunlight;
model height = water sunlight water*sunlight;
means water sunlight / tukey cldiff ;
run ;

Etapa 3: interprete os resultados

A primeira tabela que queremos analisar nos resultados é a tabela ANOVA:

Nesta tabela podemos ver:

• O valor p para água: 0,0005
• O valor p para luz solar: <0,0001
• O valor p para a interação entre água e luz solar: . 1207

Isto nos diz que a água e a luz solar são preditores estatisticamente significativos da altura das plantas e que não há efeito de interação estatisticamente significativo entre a água e a luz solar.

A seguir, podemos examinar os resultados dos testes post-hoc de Tukey para determinar quais níveis de água e luz solar são estatisticamente diferentes.

Primeiro, veremos as comparações post-hoc de Tukey para a água:

A partir dos resultados, podemos ver que a diferença média de altura entre as plantas regadas diariamente e semanalmente foi de 1,0667 polegadas.

O intervalo de confiança de 95% para a diferença no tamanho médio é [0,5163, 1,6170] . Isso significa que temos 95% de certeza de que a verdadeira diferença na altura média entre as plantas regadas diariamente e as plantas regadas semanalmente está entre 0,5163 polegadas e 1,6170 polegadas.

Primeiro, veremos as comparações post-hoc de Tukey para a luz solar:

Para descobrir quais médias de grupo são diferentes, precisamos observar quais comparações de pares têm estrelas ( *** ) próximas a elas.

Na tabela, podemos ver que as médias dos seguintes grupos são estatisticamente significativamente diferentes:

• Insolação alta ou baixa insolação (IC 95% = [0,8844, 2,5156])
• Insolação alta ou insolação média (IC 95% = [1,2844, 2,9156])

Etapa 4: relatar resultados

Finalmente, podemos relatar os resultados da ANOVA bidirecional:

Uma ANOVA bidirecional foi realizada para analisar o efeito da frequência de rega e da exposição solar no crescimento das plantas.

Uma ANOVA de dois fatores revelou que não houve interação estatisticamente significativa entre os efeitos da frequência de rega e da exposição solar (p = 0,1207).

Uma simples análise dos efeitos manuais mostrou que a frequência de rega teve um efeito estatisticamente significativo no crescimento das plantas (p = 0,0005).

Uma simples análise dos efeitos manuais mostrou que a exposição solar também teve um efeito estatisticamente significativo no crescimento das plantas (p < 0,0001).

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre ANOVAs bidirecionais:

Introdução à ANOVA bidirecional
ANOVA unidirecional ou bidirecional: quando usá-las?
Como realizar manualmente uma ANOVA bidirecional