Tabela anova

Neste artigo você encontrará a explicação da tabela ANOVA. Então explicamos para você o que é a tabela ANOVA, como fazer uma tabela ANOVA, quais são as fórmulas da tabela ANOVA e, além disso, você poderá ver um exercício resolvido passo a passo.

O que é a tabela ANOVA?

A tabela ANOVA é uma tabela utilizada em estatística na análise de variância. Mais especificamente, a tabela ANOVA contém todas as informações necessárias para uma análise de variância.

Portanto, a tabela ANOVA é usada para resumir uma análise de variância. Ao plotar os cálculos de uma análise de variância em uma tabela, você pode facilmente tirar conclusões e também calcular rapidamente o valor da estatística do teste ANOVA.

Fórmulas de tabela ANOVA

Na tabela ANOVA unidirecional, existem três linhas: fator, erro e total. Assim, na tabela ANOVA são calculadas as somas dos quadrados de cada linha e seus graus de liberdade. Adicionalmente, calcula-se o erro quadrático médio do fator e do erro e, por fim, determina-se a estatística do teste ANOVA, que é igual à razão dos erros quadráticos.

As fórmulas para a tabela ANOVA são, portanto, as seguintes:

Fórmulas de tabela ANOVA

Ouro:

  • n_i

    é o tamanho da amostra i.

  • N

    é o número total de observações.

  • k

    é o número de grupos diferentes na análise de variância.

  • y_{ij}

    é o valor j do grupo i.

  • \overline{y}_{i}

    é a média do grupo i.

  • \overline{y}

    Esta é a média de todos os dados analisados.

Exemplo de tabela ANOVA

Para entender bem o conceito, vamos ver como criar uma tabela ANOVA resolvendo passo a passo um exemplo.

  • É realizado um estudo estatístico para comparar as notas obtidas por quatro alunos em três disciplinas diferentes (A, B e C). A tabela a seguir detalha as notas obtidas por cada aluno em uma prova cuja nota máxima é 20. Construa a tabela ANOVA para comparar as notas obtidas por cada aluno em cada disciplina.

A primeira coisa que precisamos fazer é calcular a média de cada assunto e a média total dos dados:

\overline{y}_A=\cfrac{14+12+14+10}{4}=12,5

\overline{y}_B=\cfrac{13+14+10+14}{4}=12,75

\overline{y}_C=\cfrac{19+17+16+19}{4}=17,75

\overline{y}=\cfrac{14+12+14+10+13+14+10+14+19+17+16+19}{12}=14,33

Depois de sabermos o valor das médias, calculamos as somas dos quadrados usando as fórmulas da tabela ANOVA (veja acima):

\begin{aligned}\displaystyle SS_F&=\sum_{i=1}^k n_i(\overline{y}_i-\overline{y})^2\\[2ex] SS_F&= 4\cdot (12,5-14,33)^2+4\cdot (12,75-14,33)^2+4\cdot (17,75-14,33)^2\\[2ex] SS_F&=70,17\end{aligned}

\begin{aligned}\displaystyle SS_E=&\sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^{n_i} (y_{ij}-\overline{y}_i)^2\\[2ex] \displaystyle SS_E=\ &(14-12,5)^2+(12-12,5)^2+(14-12,5)^2+(10-12,5)^2+\\&+(13-12,75)^2+(14-12,75)^2+(10-12,75)^2+(14-12,75)^2+\\&+(19-17,75)^2+(17-17,75)^2+(16-17,75)^2+(19-17,75)^2\\[2ex] SS_E=\ &28,50\end{aligned}

\begin{aligned}\displaystyle SS_T=&\sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^{n_i} (y_{ij}-\overline{y})^2\\[2ex] \displaystyle SS_T= \ &(14-14,33)^2+(12-14,33)^2+(14-14,33)^2+(10-14,33)^2+\\&+(13-14,33)^2+(14-14,33)^2+(10-14,33)^2+(14-14,33)^2+\\&+(19-14,33)^2+(17-14,33)^2+(16-14,33)^2+(19-14,33)^2\\[2ex] SS_T= \ &98,67\end{aligned}

Depois determinamos os graus de liberdade do fator, do erro e do total:

GL_F=k-1=3-1=2

GL_E=N-k=12-3=9

GL_F=N-1=12-1=11

Calculamos agora os erros quadráticos médios dividindo as somas dos quadrados do fator e do erro pelos seus respectivos graus de liberdade:

MSE_F=\cfrac{SS_F}{GL_F}=\cfrac{70,17}{2}=35,08

MSE_R=\cfrac{SS_R}{GL_R}=\cfrac{28,50}{9}=3,17

E por fim, calculamos o valor da estatística F dividindo os dois erros calculados na etapa anterior:

F=\cfrac{MSE_F}{MSE_R}=\cfrac{35,09}{3,17}=11,08

Resumindo, a tabela ANOVA para os dados de exemplo ficaria assim:

Exemplo de tabela ANOVA

Depois de calculados todos os valores da tabela ANOVA, resta interpretá-los. Para isso, devemos comparar a probabilidade correspondente ao valor da estatística F, denominado valor p. Você pode ver como isso é feito clicando no seguinte link:

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