Aqui no blog já falamos sobre Análise de Variância, mais conhecida como ANOVA, a qual é uma ferramenta estatística essencial para muitos pesquisadores, especialmente na área da psicologia.
Mas vale a pena refrescar a memória de vocês. A ANOVA é uma abreviação de “Analysis of Variance”, ou “Análise de Variância” em português.
É um método estatístico que permite comparar as médias de diferentes grupos, determinando se existem diferenças estatisticamente significativas entre eles.
Para saber mais, você pode visitar nosso post completo sobre ANOVA, pois, neste post, exploraremos a ANOVA Fatorial em seus detalhes e suposições.
ANOVA DE 1 via vs ANOVA Fatorial
ANOVA de 1 via: Analisa a variância de uma variável dependente com base em um único fator independente. Pode-se pensar nela como um teste para avaliar o impacto de uma única variável (por exemplo, o efeito de diferentes terapias em pacientes).
ANOVA Fatorial: Examina a variância em uma variável dependente que é influenciada por dois ou mais fatores independentes.
Por exemplo, imagine que seu interesse seja verificar o efeito da escolaridade (três níveis), mas também do sexo (masculino ou feminino) em uma medida de memória. Veja que agora a ANOVA tem dois fatores (escolaridade e sexo), o primeiro fator tem três níveis e o segundo tem 2 níveis.
A ANOVA Fatorial é utilizada quando estamos interessados em perguntas mais complexas, como: “A terapia A é mais eficaz para homens do que para mulheres, em comparação com a terapia B?”.
O principal ponto da ANOVA Fatorial é que ela não apenas analisa o impacto individual de cada fator, mas também investiga as possíveis interações entre eles.
Isto é, nos permite observar não apenas os efeitos principais de cada fator, mas também as interações. Uma interação significativa indica que o efeito de um fator sobre a variável dependente varia dependendo dos níveis do outro fator.
Suposições da ANOVA Fatorial
Para realizar uma ANOVA Fatorial, certas suposições devem ser satisfeitas:
Normalidade: Os resíduos (diferença entre a observação e a previsão do modelo) devem ser aproximadamente normalmente distribuídos.
Homocedasticidade: A variância dos resíduos deve ser igual em todos os níveis do fator independente.
Independência: As observações devem ser independentes umas das outras. Isso geralmente é garantido por um bom desenho experimental.
Medições em nível intervalar ou de razão: A variável dependente deve ser contínua.
Quando os critérios estabelecidos pelo modelo não são cumpridos, pode-se adotar de testes não-paramétricos de natureza semelhante.
Conclusão
A ANOVA Fatorial é uma ferramenta estatística poderosa e versátil, especialmente útil quando se deseja investigar a influência de vários fatores e suas interações sobre uma variável de interesse.
Para pesquisadores em psicologia e outras ciências sociais, ela fornece insights valiosos, permitindo uma compreensão mais profunda dos fenômenos em estudo. No entanto, como qualquer ferramenta estatística, é essencial garantir que as suposições sejam atendidas e que a análise seja interpretada corretamente.
Esperamos que este post tenha ajudado você a entender melhor esses conceitos e como aplicá-los na prática.
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