ANOVA de Um Fator
Calcula a análise de variância (ANOVA) de um fator, o teste que verifica se três ou mais grupos têm médias diferentes. Ela decompõe a variação total em variação entre grupos e dentro dos grupos, e a razão entre as duas (a estatística F) indica se as diferenças observadas são maiores do que se esperaria por acaso. É a generalização do teste t para múltiplos grupos. Informe os grupos: valores separados por vírgula, grupos separados por ponto e vírgula.
Resultado
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ANOVA de Um Fator
Calcula a análise de variância (ANOVA) de um fator, o teste que verifica se três ou mais grupos têm médias diferentes. Ela decompõe a variação total em variação entre grupos e dentro dos grupos, e a razão entre as duas (a estatística F) indica se as diferenças observadas são maiores do que se esperaria por acaso. É a generalização do teste t para múltiplos grupos. Informe os grupos: valores separados por vírgula, grupos separados por ponto e vírgula.
O teste t generalizado para muitos grupos
Comparar dois grupos é trabalho para o teste t. Mas e quando há três, quatro, cinco grupos? Fazer vários testes t aos pares infla a chance de um falso positivo. A análise de variância, ou ANOVA, resolve isso comparando todos os grupos de uma vez, num único teste, controlando esse risco.
O nome engana um pouco: embora compare médias, a ANOVA faz isso analisando variâncias. Ela quebra a variação total dos dados em duas partes, a que ocorre entre os grupos e a que ocorre dentro deles, e calcula a razão entre as duas, a estatística F. Se a variação entre grupos for muito maior que a interna, F fica grande e conclui-se que pelo menos um grupo difere dos demais.
Informe os grupos, com os valores separados por vírgula e os grupos separados por ponto e vírgula. A ferramenta devolve a estatística F e os graus de liberdade. Lembre que a ANOVA só diz que existe diferença, não onde ela está; para isso, usam-se testes post-hoc como o de Tukey, e o tamanho do efeito pelo eta-quadrado.
Ferramentas Relacionadas
Teste H de Kruskal-Wallis
Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Eta-Quadrado (Tamanho de Efeito)
Calcula o eta-quadrado (η²), uma medida de tamanho de efeito para a análise de variância, a partir da estatística F e dos graus de liberdade. Enquanto o teste F diz se há diferença significativa entre grupos, o η² diz o quanto dessa diferença a variável de agrupamento explica — a proporção da variância total atribuível aos grupos. É essencial para reportar resultados de ANOVA além do valor-p. Informe a estatística F e os graus de liberdade do numerador e do denominador.
Teste de Levene (Igualdade de Variâncias)
Calcula o teste de Levene, que verifica se vários grupos têm a mesma variância — a suposição de homogeneidade que a ANOVA e o teste t assumem. Em vez de trabalhar com os valores originais, ele transforma cada dado no desvio absoluto em relação à média do seu grupo e roda uma ANOVA sobre esses desvios; assim afere se a dispersão difere entre os grupos. É mais robusto à não normalidade do que o teste de Bartlett. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Teste z para Duas Proporções
Calcula a estatística do teste z para duas proporções, que compara as taxas de sucesso de dois grupos independentes — a base de qualquer teste A/B. Por exemplo: a versão A converteu 45 de 100 e a B converteu 30 de 100; a diferença é real ou ruído? A estatística usa a proporção combinada dos dois grupos para estimar o erro padrão sob a hipótese de que as proporções são iguais. Informe os sucessos e o total de cada um dos dois grupos.
Teste t Pareado
Calcula o teste t pareado, usado quando você mede os mesmos indivíduos duas vezes — antes e depois de um tratamento, ou por dois métodos. Ele trabalha com as diferenças de cada par e testa se a diferença média é compatível com zero. Por eliminar a variabilidade entre indivíduos, costuma ser bem mais potente do que comparar dois grupos independentes. A ferramenta devolve a estatística t, os graus de liberdade e o valor-p bilateral. Informe as duas séries pareadas.
IC para a Diferença de Duas Proporções
Calcula o intervalo de confiança para a diferença entre duas proporções, usando o método de Wald. É o complemento do teste z de duas proporções e a base de qualquer leitura de teste A/B: além de dizer se a diferença é significativa, mostra a faixa plausível para o seu tamanho real. Se o intervalo não contém o zero, há diferença significativa. Por exemplo: a versão A converteu 45 de 100 e a B, 30 de 100 — qual o intervalo da diferença? Informe os sucessos e o total de cada grupo e a confiança.
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