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.
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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.
Quanta diferença a ANOVA realmente encontrou
Um teste F de ANOVA pode gritar significância e, ainda assim, a diferença entre os grupos ser minúscula na prática. O valor-p diz se existe efeito; ele não diz o tamanho do efeito. O eta-quadrado preenche essa lacuna respondendo quanto da variação total dos dados é explicada pela divisão em grupos.
A leitura é a de uma proporção: um η² de 0,3 significa que 30% da variabilidade vem das diferenças entre grupos, e o resto é variação interna. Por convenção, valores em torno de 0,01, 0,06 e 0,14 marcam efeitos pequeno, médio e grande. Reportar o η² ao lado do valor-p virou exigência em boa parte das revistas científicas, justamente para separar significância de relevância.
Informe a estatística F e os graus de liberdade do numerador e do denominador, os mesmos que você já tem ao rodar uma ANOVA. A ferramenta devolve o η². Lembre que essa versão a partir de F equivale ao η² clássico calculado por somas de quadrados; para desenhos mais complexos, existem variantes como o eta-quadrado parcial.
Ferramentas Relacionadas
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.
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.
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).
Delta de Cliff (Tamanho de Efeito)
Calcula o delta de Cliff, uma medida não paramétrica de tamanho de efeito entre dois grupos. Ele responde a uma pergunta direta: se eu pegar um valor ao acaso de cada grupo, quão mais provável é que um seja maior que o outro? Varia de −1 a +1; zero significa sobreposição total. Por trabalhar só com comparações de ordem, dispensa suposições sobre a distribuição e é robusto a outliers. É o complemento ideal do teste de Mann-Whitney. Informe os dois grupos de valores.
Tamanho de Efeito de Linguagem Comum (CLES)
Calcula o tamanho de efeito de linguagem comum (CLES), também chamado de probabilidade de superioridade. É a forma mais intuitiva de comunicar uma diferença entre grupos: a probabilidade de que um valor sorteado do primeiro grupo seja maior que um valor sorteado do segundo. Um CLES de 0,70 significa que, em 70% das comparações aleatórias, o primeiro grupo vence. Empates contam meio a meio. É a versão amigável do delta de Cliff. Informe os dois grupos de valores.
h de Cohen (Tamanho de Efeito p/ Proporções)
Calcula o h de Cohen, a medida de tamanho de efeito para a diferença entre duas proporções. Comparar proporções diretamente engana, porque a mesma diferença aritmética pesa diferente perto do meio (0,5) e perto das pontas (0 ou 1). O h resolve isso aplicando a transformação do arco-seno, que estabiliza a variância, antes de medir a distância. Convenção usual: 0,2 é pequeno, 0,5 médio e 0,8 grande. Informe as duas proporções (entre 0 e 1).
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