No entanto, antes de realizar uma ANOVA de medidas repetidas, devemos garantir que as seguintes suposi\u00e7\u00f5es sejam atendidas:<\/span><\/p>\n 1. Independ\u00eancia:<\/strong> Cada observa\u00e7\u00e3o deve ser independente.<\/span><\/p>\n 2. Normalidade:<\/strong> A distribui\u00e7\u00e3o da vari\u00e1vel resposta \u00e9 normalmente distribu\u00edda.<\/span><\/p>\n 3. Esfericidade:<\/strong> As vari\u00e2ncias das diferen\u00e7as entre todas as combina\u00e7\u00f5es de grupos relacionados devem ser iguais.<\/span><\/p>\n Se uma ou mais destas suposi\u00e7\u00f5es forem violadas, os resultados da ANOVA de medidas repetidas podem n\u00e3o ser confi\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Neste artigo, fornecemos uma explica\u00e7\u00e3o para cada suposi\u00e7\u00e3o, como determinar se a suposi\u00e7\u00e3o foi atendida e o que fazer se n\u00e3o for atendida.<\/span><\/p>\n Uma medida ANOVA repetida pressup\u00f5e que cada observa\u00e7\u00e3o<\/a> no seu conjunto de dados \u00e9 independente de todas as outras observa\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n A maneira mais simples de verificar esta suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 verificar se cada indiv\u00edduo no conjunto de dados foi amostrado aleatoriamente da popula\u00e7\u00e3o<\/a> usando um m\u00e9todo de amostragem aleat\u00f3ria<\/a> .<\/span><\/p>\n Se um m\u00e9todo de amostragem aleat\u00f3ria for usado, cada observa\u00e7\u00e3o pode ser considerada independente.<\/span><\/p>\n Se esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o for atendida, ent\u00e3o \u00e9 um problema s\u00e9rio porque os valores de cada indiv\u00edduo podem estar relacionados entre si de uma forma ou de outra.<\/span><\/p>\n Muitas vezes, a \u00fanica solu\u00e7\u00e3o neste cen\u00e1rio \u00e9 recrutar indiv\u00edduos para um novo estudo utilizando um m\u00e9todo de amostragem aleat\u00f3ria.<\/span><\/p>\n Uma medida ANOVA repetida assume que a distribui\u00e7\u00e3o da vari\u00e1vel de resposta<\/a> \u00e9 normalmente distribu\u00edda<\/a> .<\/span><\/p>\n Existem duas maneiras de verificar se esta hip\u00f3tese \u00e9 verdadeira:<\/span><\/p>\n 1. Crie um histograma ou gr\u00e1fico QQ<\/strong><\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode verificar visualmente se a distribui\u00e7\u00e3o da vari\u00e1vel de resposta tem distribui\u00e7\u00e3o aproximadamente normal criando um histograma ou gr\u00e1fico QQ.<\/span><\/p>\n Se voc\u00ea criar um histograma<\/strong> , basta verificar se a distribui\u00e7\u00e3o da vari\u00e1vel de resposta segue aproximadamente o formato de um \u201csino\u201d. Nesse caso, muitas vezes voc\u00ea pode assumir que a suposi\u00e7\u00e3o de normalidade foi atendida:<\/span> <\/p>\n Se voc\u00ea estiver criando um gr\u00e1fico QQ<\/strong> , verifique se os pontos de dados est\u00e3o ao longo de uma linha reta diagonal. Nesse caso, geralmente voc\u00ea pode assumir que a suposi\u00e7\u00e3o de normalidade foi atendida:<\/span> <\/p>\n Relacionado:<\/strong><\/span> Como usar gr\u00e1ficos QQ para verificar a normalidade<\/a><\/p>\n 2. Realize um teste estat\u00edstico formal<\/strong><\/span><\/p>\n Voc\u00ea tamb\u00e9m pode realizar um teste de Shapiro-Wilk<\/a> para verificar a normalidade. Se o valor p<\/a> do teste for inferior a 0,05, sugere que os dados n\u00e3o t\u00eam distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n No entanto, esteja ciente de que, ao trabalhar com amostras extremamente grandes, testes estat\u00edsticos como o teste de Shapiro-Wilk quase sempre dir\u00e3o que seus dados n\u00e3o s\u00e3o normais.<\/span><\/p>\n Por esse motivo, geralmente \u00e9 melhor inspecionar visualmente seus dados usando gr\u00e1ficos como histogramas e gr\u00e1ficos QQ. Apenas olhando os gr\u00e1ficos voc\u00ea pode ter uma boa ideia se os dados est\u00e3o normalmente distribu\u00eddos ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n Em geral, uma ANOVA de medidas repetidas \u00e9 considerada bastante robusta contra viola\u00e7\u00f5es da suposi\u00e7\u00e3o de normalidade, desde que os tamanhos das amostras sejam grandes o suficiente.<\/span><\/p>\n Se a suposi\u00e7\u00e3o de normalidade for gravemente violada, voc\u00ea ter\u00e1 duas op\u00e7\u00f5es:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Transforme os valores de resposta<\/a> dos seus dados para que as distribui\u00e7\u00f5es sejam distribu\u00eddas de forma mais normal.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Realize um teste n\u00e3o param\u00e9trico equivalente, como o teste de Friedman<\/a> , que n\u00e3o requer a suposi\u00e7\u00e3o de normalidade.<\/span><\/p>\n Uma ANOVA de medidas repetidas assume esfericidade<\/strong> \u2013 isto \u00e9, as vari\u00e2ncias das diferen\u00e7as entre todas as combina\u00e7\u00f5es de grupos relacionados devem ser iguais.<\/span><\/p>\n Se esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o for atendida, o \u00edndice F torna-se inflacionado e os resultados de medidas repetidas ANOVA tornam-se n\u00e3o confi\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Para testar se esta suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 atendida, podemos realizar o teste de esfericidade de Mauchly.<\/span><\/p>\n Este teste utiliza a seguinte hip\u00f3tese nula e alternativa:<\/span><\/p>\n Se o valor p do teste estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia<\/a> (por exemplo, \u03b1 = 0,05), ent\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula e conclu\u00edmos que as vari\u00e2ncias das diferen\u00e7as n\u00e3o s\u00e3o iguais.<\/span><\/p>\n Caso contr\u00e1rio, se o valor p n\u00e3o for inferior a um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia (por exemplo, \u03b1 = 0,05), n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula e conclu\u00edmos que a suposi\u00e7\u00e3o de esfericidade \u00e9 satisfeita.<\/span><\/p>\n Dependendo do software estat\u00edstico que voc\u00ea usa, os resultados deste teste ser\u00e3o assim:<\/span> <\/p>\n Como o valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o rejeitaremos a hip\u00f3tese nula e concluiremos que a suposi\u00e7\u00e3o de esfericidade \u00e9 atendida neste exemplo espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n Se rejeitarmos a hip\u00f3tese nula do teste de esfericidade de Mauchly, geralmente aplicamos uma corre\u00e7\u00e3o aos graus de liberdade usados para calcular o valor F na tabela ANOVA de medidas repetidas.<\/span><\/p>\n Existem tr\u00eas corre\u00e7\u00f5es que podemos aplicar:<\/span><\/p>\n Cada uma dessas corre\u00e7\u00f5es tende a aumentar os valores de p na tabela de resultados da ANOVA de medidas repetidas para levar em conta o fato de que a suposi\u00e7\u00e3o de esfericidade \u00e9 violada.<\/span><\/p>\n Podemos ent\u00e3o usar esses valores de p para determinar se devemos ou n\u00e3o rejeitar a hip\u00f3tese nula de ANOVA de medidas repetidas.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir fornecem informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre ANOVA de medidas repetidas:<\/span><\/p>\n Uma introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 ANOVA de medidas repetidas<\/a> Uma ANOVA de medidas repetidas \u00e9 usada para determinar se h\u00e1 ou n\u00e3o uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa entre as m\u00e9dias de tr\u00eas ou mais grupos em que os mesmos sujeitos aparecem em cada grupo. No entanto, antes de realizar uma ANOVA de medidas repetidas, devemos garantir que as seguintes suposi\u00e7\u00f5es sejam atendidas: 1. Independ\u00eancia: Cada […]<\/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-2461","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Hip\u00f3tese 1: Independ\u00eancia<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como determinar se essa suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 atendida<\/strong><\/h3>\n
O que fazer se esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o for respeitada<\/strong><\/h3>\n
Hip\u00f3tese 2: normalidade<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como determinar se essa suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 atendida<\/strong><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/representant11.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rep12.png\")
<\/p>\n O que fazer se esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o for respeitada<\/strong><\/h3>\n
Suposi\u00e7\u00e3o 3: Esfericidade<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como determinar se essa suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 atendida<\/strong><\/h3>\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mauchly2.png\")
<\/p>\n O que fazer se esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o for respeitada<\/strong><\/h3>\n
\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Calculadora ANOVA de Medidas Repetidas<\/a>
Como relatar os resultados de uma ANOVA de medidas repetidas<\/a>
ANOVA unidirecional e ANOVA de medidas repetidas: a diferen\u00e7a<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"