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.
Resultado
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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.
Antes de rodar a ANOVA, cheque as variâncias
Tanto o teste t quanto a ANOVA carregam uma letra miúda no contrato: presumem que os grupos comparados têm dispersões parecidas. Quando um grupo é muito mais espalhado que outro, os resultados perdem confiabilidade. O teste de Levene existe para auditar essa premissa antes de você confiar na conclusão principal.
O truque é elegante. Em vez de comparar os valores diretamente, Levene mede o quanto cada ponto se afasta da média do seu grupo, em módulo, e roda uma ANOVA sobre esses afastamentos. Se a dispersão for parecida entre os grupos, esses desvios absolutos terão médias semelhantes e a estatística W ficará pequena. Se um grupo for nitidamente mais disperso, W cresce.
Informe os grupos com valores separados por vírgula e grupos por ponto e vírgula. A ferramenta devolve W e os graus de liberdade. Como Levene se apoia em desvios, e não nos valores brutos, ele tolera bem dados que fogem da normalidade, sendo por isso o teste preferido na prática quando há dúvida sobre a forma da distribuição.
Ferramentas Relacionadas
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.
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 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.
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 t de Welch
Calcula a estatística do teste t de Welch, a versão do teste t para duas amostras que NÃO assume variâncias iguais. Diferente do teste t de Student clássico, ele não combina as variâncias num único valor, e por isso é mais confiável quando os dois grupos têm dispersões diferentes — a recomendação padrão na estatística moderna. Os graus de liberdade saem da equação de Welch-Satterthwaite, geralmente fracionários. Informe média, desvio-padrão e tamanho de cada um dos dois grupos.
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.
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.