No entanto, pode acontecer que outras vari\u00e1veis afetem a vari\u00e1vel resposta e n\u00e3o sejam de interesse dos investigadores. Essas vari\u00e1veis s\u00e3o chamadas de covari\u00e1veis<\/strong> .<\/span><\/p>\n Covari\u00e1veis:<\/strong> Vari\u00e1veis que afetam uma vari\u00e1vel de resposta, mas n\u00e3o s\u00e3o de interesse em um estudo.<\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n Por exemplo, suponha que os pesquisadores queiram saber se tr\u00eas t\u00e9cnicas de estudo diferentes levam a pontua\u00e7\u00f5es m\u00e9dias diferentes em testes em uma determinada escola. A t\u00e9cnica de estudo \u00e9 a vari\u00e1vel explicativa e a nota do exame \u00e9 a vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n No entanto, \u00e9 prov\u00e1vel que haja varia\u00e7\u00f5es nas habilidades de estudo dos alunos dentro dos tr\u00eas grupos. Se isso n\u00e3o for levado em considera\u00e7\u00e3o, haver\u00e1 uma varia\u00e7\u00e3o inexplic\u00e1vel dentro do estudo e tornar\u00e1 mais dif\u00edcil determinar a verdadeira rela\u00e7\u00e3o entre a t\u00e9cnica do estudo e os resultados do exame.<\/span><\/p>\n Uma maneira de explicar isso seria usar a nota atual do aluno na turma como covari\u00e1vel<\/strong> . \u00c9 bem sabido que a nota atual de um aluno provavelmente est\u00e1 correlacionada com seu desempenho em exames futuros.<\/span> <\/p>\n Assim, embora a nota atual n\u00e3o seja uma vari\u00e1vel de interesse neste estudo, ela pode ser inclu\u00edda como uma covari\u00e1vel para que os pesquisadores possam verificar se a t\u00e9cnica de estudo afeta as notas dos exames, mesmo depois de contabilizada a nota atual do aluno na turma.<\/span><\/p>\n As covari\u00e1veis aparecem com mais frequ\u00eancia em dois tipos de contextos: ANOVA (an\u00e1lise de vari\u00e2ncia) e regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n Quando realizamos uma ANOVA (seja uma ANOVA unidirecional<\/a> , uma ANOVA bidirecional<\/a> ou algo mais complexo), queremos saber se h\u00e1 ou n\u00e3o diferen\u00e7a entre as m\u00e9dias de tr\u00eas grupos independentes ou mais.<\/span><\/p>\n Em nosso exemplo anterior, quer\u00edamos entender se havia ou n\u00e3o diferen\u00e7a nas notas m\u00e9dias dos exames entre tr\u00eas t\u00e9cnicas de estudo diferentes. Para entender isso, poder\u00edamos ter realizado uma ANOVA unidirecional.<\/span><\/p>\n No entanto, como sab\u00edamos que a nota atual de um aluno provavelmente tamb\u00e9m afetaria as notas dos exames, poder\u00edamos inclu\u00ed-la como uma covari\u00e1vel e, em vez disso, realizar uma ANCOVA<\/a> (an\u00e1lise de covari\u00e2ncia).<\/span><\/p>\n Isso \u00e9 semelhante a uma ANOVA, exceto que inclu\u00edmos uma vari\u00e1vel cont\u00ednua (a nota atual do aluno) como covari\u00e1vel<\/strong> para que possamos entender se h\u00e1 ou n\u00e3o diferen\u00e7a nas notas m\u00e9dias dos exames entre as tr\u00eas t\u00e9cnicas de pontua\u00e7\u00e3o. estudar, mesmo depois de levar em conta os resultados do aluno. classifica\u00e7\u00e3o atual<\/em> .<\/span><\/p>\n Quando realizamos regress\u00e3o linear, queremos quantificar a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n Por exemplo, poder\u00edamos realizar uma regress\u00e3o linear simples<\/a> para quantificar a rela\u00e7\u00e3o entre a metragem quadrada e os pre\u00e7os dos im\u00f3veis em uma determinada cidade. Por\u00e9m, sabe-se que a idade de uma casa tamb\u00e9m \u00e9 uma vari\u00e1vel que afeta o pre\u00e7o dos im\u00f3veis.<\/span><\/p>\n Em particular, as casas mais antigas podem estar correlacionadas com pre\u00e7os imobili\u00e1rios mais baixos. Neste caso, a idade da casa seria uma covari\u00e1vel<\/strong> , uma vez que n\u00e3o estamos realmente interessados em estud\u00e1-la, mas sabemos que tem efeito nos pre\u00e7os das casas.<\/span><\/p>\n Assim, poder\u00edamos incluir a idade da casa como vari\u00e1vel explicativa e executar uma regress\u00e3o linear m\u00faltipla com a metragem quadrada e a idade da casa como vari\u00e1veis explicativas e o pre\u00e7o da casa como vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n Portanto, o coeficiente de regress\u00e3o<\/a> para a metragem quadrada nos indicaria a varia\u00e7\u00e3o m\u00e9dia no pre\u00e7o da casa associada a um aumento de uma unidade na metragem quadrada , ap\u00f3s contabilizar a idade da casa<\/em> .<\/span><\/p>\n Uma introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 ANCOVA (an\u00e1lise de vari\u00e2ncia)<\/a> Em estat\u00edstica, os investigadores muitas vezes desejam compreender a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel de resposta . No entanto, pode acontecer que outras vari\u00e1veis afetem a vari\u00e1vel resposta e n\u00e3o sejam de interesse dos investigadores. Essas vari\u00e1veis s\u00e3o chamadas de covari\u00e1veis . Covari\u00e1veis: Vari\u00e1veis que afetam uma vari\u00e1vel de resposta, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1040","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
![\"Defini\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/covariable1.png\")
<\/p>\n![\"Exemplo](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/covariable2.png\")
<\/p>\n Covari\u00e1veis na ANOVA<\/strong><\/h3>\n
Covari\u00e1veis na regress\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como interpretar coeficientes de regress\u00e3o<\/a>
Como realizar uma ANCOVA no Excel<\/a>
Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla no Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"