Como realizar anova unidirecional no sas

Uma ANOVA unidirecional é usada para determinar se há ou não uma diferença estatisticamente significativa entre as médias de três ou mais grupos independentes.

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

Etapa 1: crie os dados

Suponha que um pesquisador recrute 30 estudantes para participar de um estudo. Os alunos são designados aleatoriamente para usar um dos três métodos de estudo para se preparar para um exame.

Os resultados dos exames de cada aluno são mostrados abaixo:

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

 /*create dataset*/
data my_data;
    input Method $Score;
    datalines ;
At 78
At 81
At 82
At 82
At 85
At 88
At 88
At 90
B 81
B 83
B 83
B85
B 86
B 88
B90
B91
C 84
C 88
C 88
C 89
C 90
C 93
C 95
C 98
;
run ;

Etapa 2: realizar ANOVA unidirecional

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

 /*perform one-way ANOVA*/
proc ANOVA data =my_data;
classMethod ;
modelScore = Method;
means Method / tukey cldiff ;
run ;

Nota : Usamos a função média para especificar que um teste post-hoc de Tukey deve ser realizado se o valor p geral da ANOVA unidirecional for estatisticamente significativo.

Etapa 3: interprete os resultados

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

Nesta tabela podemos ver:

• Valor F geral: 5,26
• O valor p correspondente: 0,0140

Lembre-se de que uma ANOVA unidirecional usa as seguintes hipóteses nulas e alternativas:

• H ₀ : Todas as médias do grupo são iguais.
• _HA : Pelo menos a média de um grupo é diferente   descansar.

Como o valor p da tabela ANOVA (0,0140) é menor que α = 0,05, rejeitamos a hipótese nula.

Isso nos diz que a pontuação média do exame não é igual nos três métodos de estudo.

Relacionado: Como interpretar o valor F e o valor P na ANOVA

O SAS também fornece boxplots para visualizar a distribuição dos resultados dos exames para cada um dos três métodos de estudo:

A partir dos box plots, podemos ver que as notas dos exames tendem a ser mais altas entre os alunos que usaram o método de estudo C em comparação com os métodos B e C.

Para determinar exatamente quais médias de grupo são diferentes, precisamos consultar a tabela de resultados finais que mostra os resultados dos testes post-hoc de Tukey:

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

A tabela mostra que os valores médios dos grupos A e C são estatisticamente significativamente diferentes.

Também podemos ver o intervalo de confiança de 95% para a diferença nas notas médias dos exames entre os grupos A e C:

Intervalo de confiança de 95% para diferença média: [1,228, 11,522]

Etapa 4: relatar resultados

Finalmente, podemos relatar os resultados da ANOVA unidirecional:

Uma ANOVA unidirecional foi realizada para comparar o efeito de três métodos de estudo diferentes nos resultados dos exames.

Uma ANOVA unidirecional revelou que houve diferença estatisticamente significativa na pontuação média do exame entre pelo menos dois grupos (F(2,21) = [5,26], p = 0,014).

O teste HSD de Tukey para comparações múltiplas revelou que o valor médio da pontuação do exame foi significativamente diferente entre o Método C e o Método A (IC 95% = [1,228, 11,522]).

Não houve diferença estatisticamente significativa nas notas médias dos exames entre o Método A e o Método B ou entre o Método B e o Método C.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre ANOVAs unilaterais:

Introdução à ANOVA unidirecional
Calculadora ANOVA unidirecional
Como realizar manualmente uma ANOVA unidirecional