Este tutorial fornece um exemplo passo a passo de como realizar uma ANOVA unidirecional no SAS.<\/span><\/p>\n Suponha que um pesquisador recrute 30 estudantes para participar de um estudo. Os alunos s\u00e3o designados aleatoriamente<\/a> para usar um dos tr\u00eas m\u00e9todos de estudo para se preparar para um exame.<\/span><\/p>\n Os resultados dos exames de cada aluno s\u00e3o mostrados abaixo:<\/span> <\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para criar este conjunto de dados no SAS:<\/span><\/p>\n A seguir, usaremos proc ANOVA<\/strong> para realizar a ANOVA unidirecional:<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : Usamos a fun\u00e7\u00e3o m\u00e9dia<\/strong> para especificar que um teste post-hoc de Tukey<\/a> deve ser realizado se o valor p geral da ANOVA unidirecional for estatisticamente significativo.<\/span><\/p>\n A primeira tabela que queremos analisar nos resultados \u00e9 a tabela ANOVA:<\/span> <\/p>\n Nesta tabela podemos ver:<\/span><\/p>\n Lembre-se de que uma ANOVA unidirecional usa as seguintes hip\u00f3teses nulas e alternativas:<\/span><\/p>\n Como o valor p da tabela ANOVA (0,0140) \u00e9 menor que \u03b1 = 0,05, rejeitamos a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Isso nos diz que a pontua\u00e7\u00e3o m\u00e9dia do exame n\u00e3o \u00e9 igual nos tr\u00eas m\u00e9todos de estudo.<\/span><\/p>\n Relacionado:<\/strong> Como interpretar o valor F e o valor P na ANOVA<\/a><\/span><\/p>\n O SAS tamb\u00e9m fornece boxplots<\/a> para visualizar a distribui\u00e7\u00e3o dos resultados dos exames para cada um dos tr\u00eas m\u00e9todos de estudo:<\/span> <\/p>\n A partir dos box plots, podemos ver que as notas dos exames tendem a ser mais altas entre os alunos que usaram o m\u00e9todo de estudo C em compara\u00e7\u00e3o com os m\u00e9todos B e C.<\/span><\/p>\n Para determinar exatamente quais m\u00e9dias de grupo s\u00e3o diferentes, precisamos consultar a tabela de resultados finais que mostra os resultados dos testes post-hoc de Tukey:<\/span> <\/p>\n Para descobrir quais m\u00e9dias de grupo s\u00e3o diferentes, precisamos observar quais compara\u00e7\u00f5es de pares t\u00eam estrelas ( ***<\/strong> ) pr\u00f3ximas a elas.<\/span><\/p>\n A tabela mostra que os valores m\u00e9dios dos grupos A e C s\u00e3o estatisticamente significativamente diferentes.<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos ver o intervalo de confian\u00e7a de 95% para a diferen\u00e7a nas notas m\u00e9dias dos exames entre os grupos A e C:<\/span><\/p>\n Intervalo de confian\u00e7a de 95% para diferen\u00e7a m\u00e9dia: [1,228, 11,522]<\/strong><\/span><\/p>\n Finalmente, podemos relatar os resultados<\/a> da ANOVA unidirecional:<\/span><\/p>\n Uma ANOVA unidirecional foi realizada para comparar o efeito de tr\u00eas m\u00e9todos de estudo diferentes nos resultados dos exames.<\/span><\/p>\n Uma ANOVA unidirecional revelou que houve diferen\u00e7a estatisticamente significativa na pontua\u00e7\u00e3o m\u00e9dia do exame entre pelo menos dois grupos (F(2,21) = [5,26], p = 0,014).<\/span><\/p>\n O teste HSD de Tukey para compara\u00e7\u00f5es m\u00faltiplas revelou que o valor m\u00e9dio da pontua\u00e7\u00e3o do exame foi significativamente diferente entre o M\u00e9todo C e o M\u00e9todo A (IC 95% = [1,228, 11,522]).<\/span><\/p>\n N\u00e3o houve diferen\u00e7a estatisticamente significativa nas notas m\u00e9dias dos exames entre o M\u00e9todo A e o M\u00e9todo B ou entre o M\u00e9todo B e o M\u00e9todo C.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n Os tutoriais a seguir fornecem informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre ANOVAs unilaterais:<\/span><\/p>\n Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 ANOVA unidirecional<\/a> Uma ANOVA unidirecional \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 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 […]<\/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-2538","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Etapa 1: crie os dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas1.jpg\")
<\/p>\n \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n input<\/span> Method $Score;\n datalines<\/span> ;\nAt 78\nAt 81\nAt 82\nAt 82\nAt 85\nAt 88\nAt 88\nAt 90\nB 81\nB 83\nB 83\nB85\nB 86\nB 88\nB90\nB91\nC 84\nC 88\nC 88\nC 89\nC 90\nC 93\nC 95\nC 98\n;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Etapa 2: realizar ANOVA unidirecional<\/strong><\/span><\/h3>\n
\/*perform one-way ANOVA*\/\n<\/span>proc ANOVA<\/span> data<\/span> =my_data;\nclassMethod<\/span> ;\nmodelScore<\/span> = Method;\nmeans<\/span> Method \/ tukey<\/span> cldiff<\/span> ;\nrun<\/span> ;<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Etapa 3: interprete os resultados<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"ANOVA](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas2.jpg\")
<\/p>\n\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas3.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas4.jpg\")
<\/p>\n Etapa 4: relatar resultados<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Calculadora ANOVA unidirecional<\/a>
Como realizar manualmente uma ANOVA unidirecional<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"