Teste de Bartlett (Igualdade de Variâncias)
Calcula o teste de Bartlett, o teste clássico para verificar se vários grupos têm a mesma variância. Ele compara a variância combinada de todos os grupos com as variâncias individuais por meio de uma estatística que segue aproximadamente uma qui-quadrado, com uma correção de viés que melhora a aproximação em amostras pequenas. É mais potente que o teste de Levene quando os dados são realmente normais, porém mais sensível a desvios da normalidade. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
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Teste de Bartlett (Igualdade de Variâncias)
Calcula o teste de Bartlett, o teste clássico para verificar se vários grupos têm a mesma variância. Ele compara a variância combinada de todos os grupos com as variâncias individuais por meio de uma estatística que segue aproximadamente uma qui-quadrado, com uma correção de viés que melhora a aproximação em amostras pequenas. É mais potente que o teste de Levene quando os dados são realmente normais, porém mais sensível a desvios da normalidade. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
O teste clássico de homogeneidade de variâncias
Quando você precisa decidir se vários grupos compartilham a mesma variância e tem boa razão para acreditar que os dados são normais, o teste de Bartlett é a ferramenta histórica para isso. Ele antecede o teste de Levene e ainda é o mais potente nesse cenário específico: dados realmente bem comportados.
A estatística combina as variâncias de todos os grupos numa variância agrupada e mede o quanto as variâncias individuais se afastam dela, na escala logarítmica. Há ainda um fator de correção, a constante C, que ajusta o viés da aproximação em amostras pequenas. O resultado segue aproximadamente uma qui-quadrado com graus de liberdade iguais ao número de grupos menos um.
Informe os grupos com valores por vírgula e grupos por ponto e vírgula; cada grupo precisa de pelo menos dois valores e variância positiva. A ferramenta devolve a estatística qui-quadrado e os graus de liberdade. Um aviso prático: Bartlett é sensível à não normalidade, então se houver dúvida sobre a forma dos dados, prefira o teste de Levene.
Ferramentas Relacionadas
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 F de Igualdade de Variâncias
Calcula o teste F para comparar as variâncias de dois grupos independentes, verificando se eles têm a mesma dispersão. É um passo comum antes de escolher entre o teste t clássico (que assume variâncias iguais) e o de Welch (que não assume). A estatística é a razão entre as duas variâncias amostrais, e a distribuição F, com seus dois graus de liberdade, fornece o valor-p. A ferramenta recebe as duas amostras, calcula F, os graus de liberdade e o valor-p bilateral. Informe os dois grupos de valores.
Teste Qui-Quadrado de Independência
Calcula o teste qui-quadrado de independência para uma tabela de contingência, verificando se duas variáveis categóricas estão associadas ou são independentes. Por exemplo: a preferência por um produto depende da faixa etária? O teste compara as frequências observadas com as que seriam esperadas se não houvesse relação nenhuma, e a estatística qui-quadrado mede o tamanho desse desencontro. A ferramenta devolve a estatística, os graus de liberdade e o valor-p. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.
Teste de Variância de Uma Amostra (Qui-Quadrado)
Calcula o teste qui-quadrado para a variância de uma única amostra, que verifica se a variância populacional é igual a um valor de referência. É a contraparte, para a dispersão, do teste t de uma amostra para a média. Aparece muito em controle de qualidade: a variabilidade de um processo está dentro do limite especificado, ou aumentou? A estatística compara a variância amostral com a hipotética e segue uma distribuição qui-quadrado. Informe a amostra e a variância hipotética (σ₀²).
Teste de Brown-Forsythe (Variâncias)
Calcula o teste de Brown-Forsythe, uma versão robusta do teste de Levene para verificar se vários grupos têm a mesma variância. A diferença está num detalhe decisivo: em vez de medir o quanto cada ponto se afasta da média do grupo, ele usa o afastamento em relação à mediana. Como a mediana resiste a valores extremos e a distribuições tortas, o teste fica muito mais confiável quando os dados não são normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Teste de McNemar (Pareado)
Calcula o teste de McNemar, usado para comparar duas proporções pareadas — quando os mesmos indivíduos são medidos duas vezes (antes e depois, ou por dois métodos). Diferente do teste de duas proporções, que trata os grupos como independentes, o McNemar olha apenas para os casos que mudaram de classificação (as discordâncias b e c da tabela 2×2), ignorando os que ficaram iguais. A versão com correção de continuidade segue uma qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Informe as duas contagens discordantes.
Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.