Este tutorial fornece um exemplo passo a passo de como realizar uma ANOVA bidirecional no SAS.<\/span><\/p>\n Suponha que um bot\u00e2nico queira saber se o crescimento das plantas \u00e9 influenciado pela exposi\u00e7\u00e3o \u00e0 luz solar e pela frequ\u00eancia de rega.<\/span><\/p>\n Ela planta 30 sementes e deixa crescer durante um m\u00eas em diferentes condi\u00e7\u00f5es de exposi\u00e7\u00e3o solar e frequ\u00eancia de rega. Depois de um m\u00eas, ela registra a altura de cada planta. Os resultados 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 bidirecional:<\/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 Isto nos diz que a \u00e1gua e a luz solar s\u00e3o preditores estatisticamente significativos da altura das plantas e que n\u00e3o h\u00e1 efeito de intera\u00e7\u00e3o estatisticamente significativo entre a \u00e1gua e a luz solar.<\/span><\/p>\n A seguir, podemos examinar os resultados dos testes post-hoc de Tukey para determinar quais n\u00edveis de \u00e1gua e luz solar s\u00e3o estatisticamente diferentes.<\/span><\/span><\/p>\n Primeiro, veremos as compara\u00e7\u00f5es post-hoc de Tukey para a \u00e1gua:<\/span> <\/p>\n A partir dos resultados, podemos ver que a diferen\u00e7a m\u00e9dia de altura entre as plantas regadas diariamente e semanalmente foi de 1,0667<\/strong> polegadas.<\/span><\/p>\n O intervalo de confian\u00e7a de 95% para a diferen\u00e7a no tamanho m\u00e9dio \u00e9 [0,5163, 1,6170]<\/strong> . Isso significa que temos 95% de certeza de que a verdadeira diferen\u00e7a na altura m\u00e9dia entre as plantas regadas diariamente e as plantas regadas semanalmente est\u00e1 entre 0,5163 polegadas e 1,6170 polegadas.<\/span><\/p>\n Primeiro, veremos as compara\u00e7\u00f5es post-hoc de Tukey para a luz solar:<\/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 Na tabela, podemos ver que as m\u00e9dias dos seguintes grupos s\u00e3o estatisticamente significativamente diferentes:<\/span><\/p>\n Finalmente, podemos relatar os resultados<\/a> da ANOVA bidirecional:<\/span><\/p>\n Uma ANOVA bidirecional foi realizada para analisar o efeito da frequ\u00eancia de rega e da exposi\u00e7\u00e3o solar no crescimento das plantas.<\/span><\/p>\n Uma ANOVA de dois fatores revelou que n\u00e3o houve intera\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa entre os efeitos da frequ\u00eancia de rega e da exposi\u00e7\u00e3o solar (p = 0,1207).<\/span><\/p>\n Uma simples an\u00e1lise dos efeitos manuais mostrou que a frequ\u00eancia de rega teve um efeito estatisticamente significativo no crescimento das plantas (p = 0,0005).<\/span><\/p>\n Uma simples an\u00e1lise dos efeitos manuais mostrou que a exposi\u00e7\u00e3o solar tamb\u00e9m teve um efeito estatisticamente significativo no crescimento das plantas (p < 0,0001).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n Os tutoriais a seguir fornecem informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre ANOVAs bidirecionais:<\/span><\/p>\n Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 ANOVA bidirecional<\/a> Uma ANOVA bidirecional \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 que foram atribu\u00eddos a duas vari\u00e1veis (\u00e0s vezes chamadas de “fatores”). Este tutorial fornece um exemplo passo a passo de como realizar uma ANOVA bidirecional no SAS. Etapa 1: crie os […]<\/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-2539","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\/anovasas5.jpg\")
<\/p>\n \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n input<\/span> water $sunlight $height;\n datalines<\/span> ;\ndaily low 6\ndaily low 6\ndaily low 6\ndaily low 5\ndaily low 6\ndaily med 5\ndaily med 5\ndaily med 6\ndaily med 4\ndaily med 5\ndaily high 6\ndaily high 6\ndaily high 7\ndaily high 8\ndaily high 7\nweekly low 3\nweekly low 4\nweekly low 4\nweekly low 4\nweekly low 5\nweekly med 4\nweekly med 4\nweekly med 4\nweekly med 4\nweekly med 4\nweekly high 5\nweekly high 6\nweekly high 6\nweekly high 7\nweekly high 8\n;<\/span>\nrun<\/span> ;\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Etapa 2: execute a ANOVA bidirecional<\/strong><\/span><\/h3>\n
\/*perform two-way ANOVA*\/\n<\/span>proc ANOVA<\/span> data<\/span> =my_data;\nclass<\/span> water sunlight;\nmodel<\/span> height = water sunlight water*sunlight;\nmeans<\/span> water sunlight \/ 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\/anovasas6.jpg\")
<\/p>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas7.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovasas8.jpg\")
<\/p>\n\n
Etapa 4: relatar resultados<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
ANOVA unidirecional ou bidirecional: quando us\u00e1-las?<\/a>
Como realizar manualmente uma ANOVA bidirecional<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"