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.
Resultado
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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.
Dois grupos têm a mesma dispersão?
Antes de comparar as médias de dois grupos com um teste t, há uma decisão escondida: as variâncias dos grupos são parecidas? A resposta muda qual versão do teste t usar. O teste F de igualdade de variâncias responde a essa pergunta de forma direta, comparando o quanto cada grupo se espalha em torno da própria média.
A estatística é simplesmente a razão entre as duas variâncias amostrais. Se os grupos tivessem a mesma dispersão, essa razão ficaria perto de 1; quanto mais ela se afasta de 1, em qualquer direção, mais forte a evidência de que as variâncias diferem. A distribuição de referência é a F, que depende de dois graus de liberdade, um para cada amostra, e o valor-p sai das duas caudas.
Informe as duas amostras e a ferramenta devolve a estatística F, os graus de liberdade e o valor-p bilateral. Uma advertência prática: o teste F é sensível à não normalidade dos dados, mais do que o próprio teste t que ele costuma preceder. Quando há dúvida sobre a forma da distribuição, os testes de Levene ou de Bartlett são alternativas mais robustas.
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 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.
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