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Examine a tabela de dados que o Excel usado para análise de variância. Ela mostra os dados que resultam de ensaios repetidos de comutação entre os dois factores e também entre dois ou mais níveis destes factores. Cada linha representa a evidência em um determinado fator, e cada coluna representa os estudos em um nível particular do fator, com todas as combinações possíveis representados. No caso do trigo, haveria nove estudos diferentes - um 1/fertilizer trigo, trigo 1/fertilizer 2, e assim por diante - com, pelo menos, duas repetições de cada teste.

Examine a planilha que contém a saída Excel análise de variância e localizar a tabela denominada "ANOVA".



Encontre o arquivo chamado "amostra", "Colunas" e "Interação" na coluna mais à esquerda da tabela de análise de variância. Siga estas linhas para a direita até chegar a coluna com o título "F." Nesta seção, você vai encontrar os valores calculados F associados à evidência original. Haverá um valor de F para cada amostra, colunas e interações. F é uma estatística de teste que é calculado com base em quanta variação existe dentro de grupos de dados, tais como todos os testes usando o mesmo fator, em comparação com entre os grupos.

Continuar na mesma linha para a direita até chegar à coluna com o título "F crit." Nesta coluna, são os valores críticos de F para a amostra, a coluna e as interacções. Este é um valor padrão que o Excel procura em um banco de dados interno. É um limiar de aprovação/reprovação com base em vários fatores estatísticos, incluindo o número de ensaios.

Comparar o valor F para a linha de amostragem para o valor critico F para a mesma linha. Se o valor F é maior do que o valor crítico de F, o que significa que a transição entre os factores de ensaio tinham um efeito estatisticamente significativo sobre os resultados desses testes. No caso do trigo, isso significaria que o tipo de grão utilizado influenciou a taxa de crescimento observada. Se o valor de F era inferior ao critico F, o factor que tem um efeito de não mais do que uma variação aleatória esperado e não foi significativo.

Compare o valor F para as colunas de linha para o valor crítico de F para essa linha. Desta vez, se o valor F para a linha exceder a critico F, isso significa que, variando os níveis dos factores teve um efeito significativo. No exemplo, isto significa que o fertilizante específico utilizado fez uma diferença na taxa de crescimento de grão que pode ser distinguida da variação aleatória.

Compare o valor F para a linha de interação para o valor crítico F da linha. Se o valor-F para esta linha excede o F crítico, diz-lhe que há interações significativas entre os fatores e seus níveis. Isso significa que a quantidade de variação que você começa quando você se move de um fator para outro vai depender de qual nível você está. Por exemplo, o trigo 2 pode obter a taxa de crescimento, mas apenas quando se utiliza fertilizante 3.