{"id":1644,"date":"2023-07-25T13:13:44","date_gmt":"2023-07-25T13:13:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-parcial-f-excel\/"},"modified":"2023-07-25T13:13:44","modified_gmt":"2023-07-25T13:13:44","slug":"teste-parcial-f-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-parcial-f-excel\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste f parcial no excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Um <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-f-parcial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">teste F parcial<\/a> \u00e9 usado para determinar se h\u00e1 ou n\u00e3o uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa entre um <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">modelo de regress\u00e3o<\/a> e uma vers\u00e3o aninhada do mesmo modelo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um modelo <em>aninhado<\/em> \u00e9 simplesmente um modelo que cont\u00e9m um subconjunto de vari\u00e1veis preditoras no modelo de regress\u00e3o geral.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, suponha que temos o seguinte modelo de regress\u00e3o com quatro vari\u00e1veis preditoras:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Y = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> x <sub>1<\/sub> + \u03b2 <sub>2<\/sub> x <sub>2<\/sub> + \u03b2 <sub>3<\/sub> x <sub>3<\/sub> + \u03b2 <sub>4<\/sub> x <sub>4<\/sub> + \u03b5<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um exemplo de modelo aninhado seria o seguinte modelo com apenas duas das vari\u00e1veis preditoras originais:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Y = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> x <sub>1<\/sub> + \u03b2 <sub>2<\/sub> x <sub>2<\/sub> + \u03b5<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para determinar se esses dois modelos s\u00e3o significativamente diferentes, podemos realizar um teste F parcial, que calcula a seguinte estat\u00edstica do teste F:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F = ((RSS <sub>reduzido<\/sub> \u2013 RSS <sub>completo<\/sub> )\/p) \/ (RSS <sub>completo<\/sub> \/nk)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ouro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSS <sub>reduzido<\/sub><\/strong> : A soma residual dos quadrados do modelo reduzido (ou seja, \u201caninhado\u201d).<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSS <sub>completo<\/sub><\/strong> : A soma residual dos quadrados do modelo completo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> n\u00famero de preditores removidos do modelo completo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es no conjunto de dados.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>k:<\/strong> O n\u00famero de coeficientes (incluindo o intercepto) no modelo completo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este teste usa as seguintes <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-hipotese-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hip\u00f3teses<\/a> nulas e alternativas:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> Todos os coeficientes removidos do modelo completo s\u00e3o zero.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong><sub>HA<\/sub> :<\/strong> Pelo menos um dos coeficientes removidos do modelo completo \u00e9 diferente de zero.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se o <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/p-valores-significancia-estatistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">valor p<\/a> correspondente \u00e0 estat\u00edstica do teste F estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia (por exemplo, 0,05), ent\u00e3o podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que pelo menos um dos coeficientes removidos do modelo completo \u00e9 significativo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O exemplo a seguir mostra como realizar um teste F parcial no Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo: teste F parcial no Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Suponha que temos o seguinte conjunto de dados no Excel:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16218 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/partielfexcel1.png\" alt=\"\" width=\"414\" height=\"388\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Suponha que queiramos determinar se h\u00e1 uma diferen\u00e7a entre os dois modelos de regress\u00e3o a seguir:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modelo completo:<\/strong> y = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> x <sub>1<\/sub> + \u03b2 <sub>2<\/sub> x <sub>2<\/sub> + \u03b2 <sub>3<\/sub> x <sub>3<\/sub> + \u03b2 <sub>4<\/sub> x <sub>4<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modelo reduzido:<\/strong> y = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> x <sub>1<\/sub> + \u03b2 <sub>2<\/sub> x <sub>2<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos realizar<a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-multipla-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uma regress\u00e3o linear m\u00faltipla no Excel<\/a> para cada modelo para obter o seguinte resultado:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16219 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/partielfexcel2.png\" alt=\"\" width=\"510\" height=\"650\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ent\u00e3o usar a seguinte f\u00f3rmula para calcular a estat\u00edstica do teste F para o teste F parcial:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16220 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/partielfexcel3.png\" alt=\"\" width=\"676\" height=\"419\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A estat\u00edstica de teste acabou sendo <strong>2.064<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ent\u00e3o usar a seguinte f\u00f3rmula para calcular o valor p correspondente:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16221 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/partielfexcel4.png\" alt=\"\" width=\"663\" height=\"385\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">O valor p acaba sendo <strong>0,1974<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como esse valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o conseguiremos rejeitar a hip\u00f3tese nula. Isto significa que n\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para dizer que qualquer uma das vari\u00e1veis preditoras <em>x3<\/em> ou <em>x4<\/em> \u00e9 estatisticamente significativa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Em outras palavras, adicionar <em>x3<\/em> e <em>x4<\/em> ao modelo de regress\u00e3o n\u00e3o melhora significativamente o ajuste do modelo.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-simples-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como realizar regress\u00e3o linear simples no Excel<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-multipla-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla no Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/erro-padrao-de-regressao-do-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como calcular o erro padr\u00e3o de regress\u00e3o no Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um teste F parcial \u00e9 usado para determinar se h\u00e1 ou n\u00e3o uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa entre um modelo de regress\u00e3o e uma vers\u00e3o aninhada do mesmo modelo. 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