{"id":4536,"date":"2023-07-10T07:36:27","date_gmt":"2023-07-10T07:36:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/interpretar-os-resultados-da-anova-em-sas\/"},"modified":"2023-07-10T07:36:27","modified_gmt":"2023-07-10T07:36:27","slug":"interpretar-os-resultados-da-anova-em-sas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/interpretar-os-resultados-da-anova-em-sas\/","title":{"rendered":"Guia completo: como interpretar resultados de anova no sas"},"content":{"rendered":"

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Uma ANOVA unidirecional<\/a> \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.<\/span><\/p>\n

O exemplo a seguir mostra como interpretar os resultados de uma ANOVA unidirecional no SAS.<\/span><\/p>\n

Exemplo: Interpretando resultados de ANOVA em SAS<\/strong><\/span><\/h2>\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

\"\"<\/p>\n

Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para criar este conjunto de dados no SAS:<\/span><\/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
 A seguir, usaremos proc ANOVA<\/strong> para realizar a ANOVA unidirecional:<\/span><\/p>\n
 \/*perform one-way ANOVA*\/\n<\/span>proc ANOVA<\/span> data<\/span> =my_data;\n    classMethod<\/span> ;\n    modelScore<\/span> = Method;\n    means<\/span> Method \/ tukey cldiff<\/span> ;\nrun<\/span> ;<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Nota<\/strong> : Usamos a declara\u00e7\u00e3o de m\u00e9dia<\/strong> junto com as op\u00e7\u00f5es tukey<\/strong> e cldiff<\/strong> para especificar que um teste post-hoc de Tukey deve ser realizado (com intervalos de confian\u00e7a) se o valor p geral da ANOVA unidirecional for estatisticamente significativo.<\/span><\/p>\n
 Primeiro, veremos a tabela ANOVA no resultado:<\/span> <\/p>\n
\"ANOVA<\/p>\n
 Veja como interpretar cada valor na sa\u00edda:<\/span><\/p>\n
 Modelo DF:<\/strong> Os graus de liberdade para o m\u00e9todo<\/em> vari\u00e1vel. Isso \u00e9 calculado como #groups -1. Neste caso, existiam 3 m\u00e9todos de estudo diferentes, ent\u00e3o este valor \u00e9: 3-1 = 2<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Erro DF:<\/strong> os graus de liberdade dos res\u00edduos. Isso \u00e9 calculado como #total de observa\u00e7\u00f5es \u2013 #grupos. Neste caso, foram 24 observa\u00e7\u00f5es e 3 grupos, ent\u00e3o esse valor \u00e9: 24-3 = 21<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Total corrigido<\/strong> : soma do modelo DF e do erro DF. Este valor \u00e9 2 + 21 = 23<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Modelo de Soma de Quadrados:<\/strong> A soma de quadrados associada ao m\u00e9todo<\/em> de vari\u00e1vel. Este valor \u00e9 175.583<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Erro de Soma de Quadrados:<\/strong> Soma de quadrados associados a res\u00edduos ou \u201cerros\u201d. Este valor \u00e9 350,25<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Soma dos Quadrados Total Corrigida<\/strong> : A soma do modelo SS e o erro SS. Este valor \u00e9 525.833<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Modelo de quadrados m\u00e9dios:<\/strong> soma m\u00e9dia dos quadrados associados ao m\u00e9todo<\/em> . Isso \u00e9 calculado como modelo SS\/modelo DF, ou 175,583 \/ 2 = 87,79<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio:<\/strong> soma m\u00e9dia dos quadrados associados aos res\u00edduos. Isso \u00e9 calculado como Erro SS\/Erro DF, que \u00e9 350,25\/21 = 16,68<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Valor F:<\/strong> A estat\u00edstica F geral do modelo ANOVA. Isso \u00e9 calculado como erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio\/quadrado m\u00e9dio do modelo, ou 87,79\/16,68 = 5,26<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Pr >F:<\/strong> O valor p associado \u00e0 estat\u00edstica F com numerador df = 2 e denominador df = 21. Neste caso, o valor p \u00e9 0,0140<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 O valor mais importante no conjunto de resultados \u00e9 o valor p, pois nos diz se h\u00e1 diferen\u00e7a significativa nos valores m\u00e9dios entre os tr\u00eas grupos.<\/span><\/p>\n
 Lembre-se de que uma ANOVA unidirecional usa as seguintes hip\u00f3teses nulas e alternativas:<\/span><\/p>\n