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Quando usar ANOVA e ANCOVA

Hoje vamos discutir o uso e a diferença entre duas técnicas importantes dentro da análise de dados: Análise de Variância (Anova) e a Análise de Covariância (Ancova).

Ao longo deste post, vamos abordar os princípios básicos e a principal diferença entre essas duas técnicas, além de descobrir em quais situações elas são mais apropriadas.

Portanto, esse post é para te deixar com aquela sensação de “Eu mando muito bem nessas análises!”

Então, prepare-se que vamos começar!

O que é Anova – Análise de Variância

A Anova é uma técnica estatística utilizada para comparar as médias de três ou mais grupos independentes. Lembrando que para realizar a Anova, devemos ter uma variável de desfecho que podemos considerar contínua (ex. escores, idade em anos, peso em kg, etc.) e uma variável categorica nominal com três ou mais níveis.

A Anova examina se as diferenças observadas entre os grupos são estatisticamente significativas. A Anova permite identificar se uma variável independente (fator) tem algum efeito sobre uma variável dependente contínua.

Exemplos de uso da Anova

Imagine que estamos conduzindo um estudo para comparar a eficácia de três métodos de ensino diferentes (A, B e C) na melhoria do desempenho dos alunos em uma determinada matéria. Usando a Anova, podemos determinar se há diferenças significativas nas médias das notas entre os três grupos de alunos.

Em um estudo de psicologia social, sobre empatia, dividimos os participantes em três grupos etários (jovens, adultos e idosos) e, em seguida, aplicamos uma escala de empatia.

A Anova pode nos ajudar a determinar se há diferenças significativas na média dos escores de empatia entre esses grupos.

No entanto, ela não nos diz qual dos grupos se difere um do outro. Assim, após a aferir, por meio da Anova, que possa haver uma diferença entre os grupos, é recomendado o uso de testes post-hoc.

Os testes post hoc são testes estatísticos que são realizados após o teste de ANOVA para identificar as diferenças significativas entre as médias de diferentes grupos.

Eles ajudam a determinar onde as diferenças reais estão localizadas, permitindo que os pesquisadores explorem ainda mais suas descobertas. Para você saber mais sobre os diversos testes post hoc, veja esse nosso outro post.

O que é Ancova – Análise de covariância

A ANCOVA é uma técnica estatística que ajuda a entender a relação entre uma variável dependente (aquela que queremos entender ou prever) e uma variável independente (aquela que influencia a variável dependente), enquanto controla os efeitos de outras variáveis que não são de interesse principal na análise.

Em outras palavras, a ANCOVA nos ajuda a entender se a variável independente tem um efeito significativo na variável dependente, mesmo quando há outras variáveis que podem estar afetando o desfecho.

Essas outras variáveis que podem estar afetando o resultado são denominadas de covariáveis. Uma covariável é uma variável que não faz parte da manipulação experimental principal, mas que exerce influência na variável dependente.

Portanto, se, antecipadamente prevermos que uma variável pode influenciar no desfecho do nosso estudo, ela pode ser medida e entrar na análise como uma covariável.

Exemplos de uso da Ancova

Suponha que estamos investigando se a terapia cognitivo-comportamental (TCC) tem um efeito significativo na redução dos sintomas de ansiedade em pacientes com diferentes níveis iniciais de ansiedade.

Além de designar aleatoriamente os pacientes para grupos de tratamento (TCC) e controle, medimos seus níveis de ansiedade antes do início do estudo.

Usando a Ancova, podemos controlar os níveis iniciais de ansiedade como covariável e determinar se a TCC tem um efeito significativo na redução dos sintomas de ansiedade, independentemente do nível inicial.

Em um estudo sobre os efeitos de diferentes dietas na perda de peso, a Ancova pode ser usada para controlar variáveis como idade, sexo, nível de atividade física e peso inicial.

Isso nos permitiria analisar se as diferenças na perda de peso entre as dietas são estatisticamente significativas, levando em consideração as diferenças nas covariáveis controladas.

Diferenças entre Anova e Ancova

A diferença fundamental entre a Anova e a Ancova reside na inclusão de uma covariável. Enquanto a Anova compara apenas as médias entre grupos independentes, a Ancova controla uma covariável para isolar o efeito do fator de interesse na variável dependente, removendo a influência da covariável.

Exemplos de pesquisa em que posso usar a Ancova em vez da Anova

Para te ajudar a pensar sobre possibilidades de pesquisa em que pode usar a Ancova em vez da Anova, listamos alguns exemplos para que você possa estender para seu contexto.

Estudo sobre o efeito de diferentes dosagens de um medicamento na redução da pressão arterial: Além de comparar os grupos de diferentes dosagens do medicamento, pode ser importante controlar uma covariável como a idade dos participantes, uma vez que a pressão arterial pode ser influenciada por fatores como a idade.

Estudo sobre o impacto de diferentes técnicas de treinamento na performance atlética: Além de comparar os grupos de diferentes técnicas de treinamento, pode ser importante controlar uma covariável como a ser um atleta amador ou profissional, uma vez que a categoria pode influenciar a capacidade atlética.

    Resumo

    A Anova é uma técnica estatística que compara as médias entre grupos independentes, enquanto a Ancova estende essa análise ao controlar uma covariável contínua. A Ancova é útil quando é necessário controlar uma variável que pode afetar a variável dependente, evitando assim viés indesejado nos resultados.

    Agora que você já sabe a diferença entre estes dois testes estatísiticos, e precisa de um tutorial de como realizar ANOVA utilizando um software gratuito, esse outro post foi feito para você.

    Por outro lado, se sua escolha é realizar a ANCOVA, aqui no nosso blog também temos um tutorial super fácil nesse outro post.

    Conclusão

    A compreensão da Anova e da Ancova é fundamental para a análise adequada de dados. Esses métodos estatísticos fornecem insights valiosos ao examinar as diferenças entre grupos e controlar covariáveis relevantes.

    Lembre-se sempre de considerar as características específicas do seu projeto de pesquisa ao escolher entre Anova e Ancova, garantindo uma análise estatística adequada e precisa.

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    BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

    Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

    Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

    Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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