Como Executar Manova No Stata Forex




Como Executar Manova No Stata ForexMANOVA unidirecional em SPSS Statistics Introducao A analise de variancia unidirecional de variancia (MANOVA unidirecional) e usada para determinar se existem diferencas entre grupos independentes em mais de uma variavel dependente continua. A este respeito, difere de uma ANOVA unidirecional. Que apenas mede uma variavel dependente. Por exemplo, voce poderia usar um MANOVA unidirecional para entender se havia diferencas nas percepcoes de atratividade e inteligencia de usuarios de drogas em filmes (ou seja, as duas variaveis ??dependentes sao percepcoes de atratividade e percepcoes de inteligencia, enquanto a variavel independente e droga Usuarios em filmes, que possui tres grupos independentes: nao-usuario, experimentador e usuario regular). Alternativamente, voce poderia usar um MANOVA unidirecional para entender se havia diferencas nos estudantes de curto prazo e recordacao de fatos de longo prazo com base em tres comprimentos diferentes de palestra (ou seja, as duas variaveis ??dependentes sao recall de memoria de curto prazo e longo prazo) Recordacao da memoria do termo, enquanto a variavel independente e a duracao da leitura, que tem quatro grupos independentes: 30 minutos, 60 minutos, 90 minutos e 120 minutos). Se voce tem duas variaveis ??independentes em vez de uma, voce pode executar um MANOVA de dois sentidos. E importante perceber que o MANOVA unidirecional e uma estatistica de teste omnibus e nao pode dizer quais grupos especificos foram significativamente diferentes um do outro, apenas diz que pelo menos dois grupos eram diferentes. Uma vez que voce pode ter tres, quatro, cinco ou mais grupos no design do seu estudo, e importante determinar quais desses grupos diferem uns dos outros. Voce pode fazer isso usando um teste pos-hoc (N. B. discutimos os testes pos-hoc mais adiante neste guia). Neste guia de inicio rapido, mostramos como realizar um MANOVA unidirecional usando SPSS Statistics, bem como interpretar e denunciar os resultados desse teste. Uma vez que o MANOVA unidirecional e frequentemente seguido de testes pos-hoc, tambem mostramos como fazer isso usando o SPSS Statistics. No entanto, antes de apresentarmos este procedimento, voce precisa entender os diferentes pressupostos que seus dados devem atender para que um MANOVA unidirecional lhe de um resultado valido. Nos discutimos estes pressupostos a seguir. Pressupostos de estatisticas SPSS Quando voce optar por analisar seus dados usando um MANOVA unidirecional, parte do processo envolve verificar para garantir que os dados que voce deseja analisar possam ser analisados ??usando MANOVA unidirecional. Voce precisa fazer isso porque e apropriado usar MANOVA unidirecional se seus dados passarem nove premissas necessarias para um MANOVA unidirecional para lhe dar um resultado valido. Nao se surpreenda se, ao analisar seus proprios dados usando as Estatisticas SPSS, uma ou mais dessas premissas sao violadas (ou seja, nao e cumprida). Isso nao e incomum ao trabalhar com dados do mundo real. No entanto, mesmo quando seus dados falham em certos pressupostos, muitas vezes ha uma solucao para superar isso. Na pratica, verificar essas nove premissas acrescenta mais tempo a sua analise, exigindo que voce trabalhe atraves de procedimentos adicionais nas Estatisticas SPSS ao realizar sua analise, alem de pensar um pouco mais sobre seus dados. Esses nove pressupostos sao apresentados abaixo: Suposicao 1: Suas duas ou mais variaveis ??dependentes devem ser medidas no intervalo ou nivel de relacao (ou seja, sao continuas). Exemplos de variaveis ??que atendem a este criterio incluem o tempo de revisao (medido em horas), a inteligencia (medida com o escore de QI), o desempenho do exame (medido de 0 a 100), o peso (medido em kg) e assim por diante. Voce pode aprender mais sobre variaveis ??de intervalo e proporcao em nosso artigo: Tipos de variavel. Assuncao 2: sua variavel independente deve consistir em dois ou mais categoricos. Grupos independentes. Exemplo de variaveis ??independentes que atendem a este criterio incluem etnia (por exemplo, 3 grupos: caucasiano, afro-americano e hispanico), nivel de atividade fisica (por exemplo, 4 grupos: sedentario, baixo, moderado e alto), profissao (por exemplo, 5 grupos: cirurgiao, medico, enfermeiro , Dentista, terapeuta), e assim por diante. Assuncao 3: voce deve ter independencia de observacoes. O que significa que nao ha relacao entre as observacoes em cada grupo ou entre os proprios grupos. Por exemplo, deve haver diferentes participantes em cada grupo, sem participantes em mais de um grupo. Este e mais um problema de design de estudo do que algo que voce pode testar, mas e um pressuposto importante do MANOVA unidirecional. Assuncao 4: voce deve ter um tamanho de amostra adequado. Embora seja maior o tamanho da sua amostra, melhor para o MANOVA, voce precisa ter mais casos em cada grupo do que o numero de variaveis ??dependentes que voce esta analisando. Assuncao 5: Nao ha valores abertos univariados ou multivariados. Primeiro, nao pode haver outliers (univariaveis) em cada grupo da variavel independente para qualquer uma das variaveis ??dependentes. Esta e uma suposicao similar a ANOVA unidirecional, mas para cada variavel dependente que voce tenha em sua analise MANOVA. Os outliers univariados geralmente sao chamados de outliers e sao o mesmo tipo de outliers que voce encontrou se voce realizou testes t ou ANOVAs. Nos nos referimos a eles como univariados neste guia para distingui-los de outliers multivariados. Os outliers multivariados sao casos que apresentam uma combinacao incomum de pontuacoes nas variaveis ??dependentes. No nosso guia MANOVA unidirecional aprimorado, mostramos como: (1) detectar outliers univariados usando boxplots. O que voce pode fazer usando o SPSS Statistics, e discuta algumas das opcoes que voce tem para lidar com outliers e (2) verificar por outliers multivariados usando uma medida chamada distancia Mahalanobis. Que voce tambem pode fazer usando as estatisticas do SPSS, e discuta o que voce deve fazer se voce tiver algum. Assuncao 6: existe uma normalidade multivariada. Infelizmente, a normalidade multivariada e uma suposicao particularmente complicada para testar e nao pode ser testada diretamente em SPSS Statistics. Em vez disso, a normalidade de cada uma das variaveis ??dependentes para cada um dos grupos da variavel independente e frequentemente usada em seu lugar como melhor hipotese quanto a existencia de uma normalidade multivariada. Voce pode testar isso usando o teste Shapiro-Wilk de normalidade. Que e facilmente testado para usar o SPSS Statistics. Alem de mostrar-lhe como fazer isso no nosso guia MANOVA unidirecional aprimorado, tambem explicamos o que voce pode fazer se seus dados falharem nessa suposicao. Assuncao 7: Existe uma relacao linear entre cada par de variaveis ??dependentes para cada grupo da variavel independente. Se as variaveis ??nao estiverem relacionadas linearmente, a potencia do teste e reduzida. Voce pode testar essa suposicao plotando uma matriz de diagrama de dispersao para cada grupo da variavel independente. Para fazer isso, voce precisara dividir seu arquivo de dados em SPSS Statistics antes de gerar as matrizes scatterplot. Assuncao 8: ha uma homogeneidade de matrizes de variancia-covariancia. Voce pode testar essa suposicao em SPSS Statistics usando o teste Boxs M de igualdade de covariancia. Se seus dados falharem nessa suposicao, voce tambem precisara usar estatisticas SPSS para realizar o teste de Leven de homogeneidade de variancia para determinar onde o problema pode ser encontrado. Mostramos como realizar esses testes usando as estatisticas do SPSS em nosso guia MANOVA unidirecional aprimorado, bem como discutir como lidar com situacoes em que seus dados falham dessa suposicao. Assuncao 9: nao ha multicolinearidade. Idealmente, voce deseja que suas variaveis ??dependentes estejam moderadamente correlacionadas entre si. Se as correlacoes forem baixas, voce pode ser melhor executando ANOVAs de sentido unico separados, e se a (s) correlacao (es) forem muito altas (maior que 0,9), voce poderia ter multicolinearidade. Isso e problematico para o MANOVA e precisa ser eliminado. Embora existam muitos metodos diferentes para testar essa suposicao, em nosso guia MANOVA unidirecional aprimorado, nos o acompanhamos atraves de um dos metodos mais diretos usando o SPSS Statistics, e explique o que voce pode fazer se seus dados falharem nessa suposicao. Voce pode verificar os pressupostos 5, 6, 7, 8 e 9 usando o SPSS Statistics. Antes de fazer isso, voce deve certificar-se de que seus dados atendam as premissas 1, 2, 3 e 4, embora voce nao precise do SPSS Statistics para fazer isso. Basta lembrar que se voce nao executar corretamente os testes estatisticos sobre esses pressupostos, os resultados obtidos ao executar um MANOVA unidirecional podem nao ser validos. E por isso que dedicamos uma serie de secoes do nosso guia de regressao multipla aprimorada para ajuda-lo a obter esse direito. Voce pode descobrir sobre o nosso conteudo aprimorado como um todo aqui. Ou mais especificamente, saiba como ajudamos com as hipoteses de teste aqui. Na secao, Procedimento. Nos ilustramos o procedimento de Estatisticas SPSS para executar um MANOVA unidirecional assumindo que nenhum pressuposto foi violado. Primeiro, apresentamos o exemplo que usamos para explicar o procedimento MANOVA unidirecional em SPSS Statistics. ANOVA de primeira via usando Stata Introducao A analise de variancia unidirecional (ANOVA) e usada para determinar se a media de uma variavel dependente e O mesmo em dois ou mais grupos independentes independentes. No entanto, normalmente e usado somente quando voce possui tres ou mais grupos independentes e nao relacionados, uma vez que uma amostra t de amostras independentes e mais comumente usada quando voce tem apenas dois grupos. Se voce tem duas variaveis ??independentes, voce pode usar uma ANOVA de dois sentidos. Por exemplo, voce pode usar uma ANOVA unidirecional para determinar se o desempenho do exame diferiu com base nos niveis de ansiedade nos testes entre os alunos (ou seja, sua variavel dependente seria o desempenho do exame, medido de 0 a 100 e sua variavel independente seria niveis de ansiedade no teste, Que tem tres grupos: estudantes de baixa estressao, alunos com estressos medios e estudantes altamente estressados). Alternativamente, uma ANOVA unidirecional poderia ser usada para entender se ha uma diferenca no salario com base no tipo de grau (ou seja, sua variavel dependente seria salario e sua variavel independente seria de grau, que tem cinco grupos: estudos de negocios, psicologia, Ciencias biologicas, engenharia e direito). Quando ha uma diferenca estatisticamente significativa entre os grupos, e possivel determinar quais grupos especificos foram significativamente diferentes uns dos outros usando testes post hoc. Voce precisa realizar esses testes post hoc porque a ANOVA unidirecional e um teste omnibus e nao pode dizer quais grupos especificos foram significativamente diferentes um do outro, apenas diz que pelo menos dois grupos eram diferentes. Este guia de inicio rapido mostra como realizar uma ANOVA unidirecional com testes post hoc usando o Stata, bem como como interpretar e relatar os resultados desse teste. No entanto, antes de apresenta-lo a este procedimento, voce precisa entender os diferentes pressupostos que seus dados devem atender para que uma ANOVA unidirecional lhe de um resultado valido. Nos discutimos estes pressupostos a seguir. Pressupostos Existem seis pressupostos que sustentam a ANOVA unidirecional. Se algum desses seis pressupostos nao for cumprido, voce nao pode analisar seus dados usando uma ANOVA unidirecional porque voce nao obtera um resultado valido. Uma vez que os pressupostos 1, 2 e 3 referem-se ao design do estudo e a escolha das variaveis, eles nao podem ser testados para usar o Stata. No entanto, voce deve decidir se seu estudo atende a essas premissas antes de seguir em frente. Assuncao 1: sua variavel dependente deve ser medida no nivel continuo. Exemplos de tais variaveis ??continuas incluem altura (medida em pes e polegadas), temperatura (medida em degC), salario (medido em dolares norte-americanos), tempo de revisao (medido em horas), inteligencia (medida usando o escore de QI), tempo de reacao Em milissegundos), o desempenho do teste (medido de 0 a 100), as vendas (medidas em numero de transacoes por mes), e assim por diante. Se voce nao tem certeza se sua variavel dependente e continua (ou seja, medido no intervalo ou nivel de relacao), consulte o nosso Guia de Tipos de Variaveis. Se sua variavel dependente for ordinaria, voce pode considerar executar um teste de Kruskal-Wallis H em vez disso. Assuncao 2: sua variavel independente deve consistir em dois ou mais categoricos. Grupos independentes (nao relacionados). Exemplos de variaveis ??categoricas incluem genero (por exemplo, 2 grupos: masculino e feminino), etnia (por exemplo, 3 grupos: caucasiano, afro-americano e hispanico), nivel de atividade fisica (por exemplo, 4 grupos: sedentario, baixo, moderado e alto) e profissao ( Por exemplo, 5 grupos: cirurgiao, medico, enfermeiro, dentista, terapeuta). Assuncao 3: voce deve ter independencia de observacoes. O que significa que nao ha relacao entre as observacoes em cada grupo ou entre os proprios grupos. Por exemplo, deve haver diferentes participantes em cada grupo, sem participantes em mais de um grupo. Se voce nao tem independencia de observacoes, e provavel que voce tenha grupos relacionados, o que significa que voce precisara usar uma ANOVA repetida de sentido unico em vez da ANOVA unidirecional. Felizmente, voce pode verificar os pressupostos 4, 5 e 6 usando o Stata. Ao passar as premissas 4, 5 e 6, sugerimos testa-las nesta ordem porque representa uma ordem em que, se uma violacao ao pressuposto nao for corrigivel, voce nao podera mais usar uma ANOVA unidirecional. Na verdade, nao se surpreenda se seus dados falharem em uma ou mais dessas premissas, pois isso e bastante tipico quando se trabalha com dados do mundo real, em vez de exemplos de livros didaticos, que geralmente mostram apenas como realizar uma ANOVA unidirecional quando tudo vai bem. No entanto, nao se preocupe, porque mesmo quando seus dados falham em certos pressupostos, muitas vezes ha uma solucao para superar isso (por exemplo, transformar seus dados ou usar outro teste estatistico em vez disso). Basta lembrar que, se voce nao verificar se seus dados atendem a esses pressupostos ou voce os testou corretamente, os resultados obtidos ao executar um ANOVA de sentido unico podem nao ser validos. Assuncao 4: Nao deve haver valores atipicos significativos. Um outlier e simplesmente um unico caso dentro do seu conjunto de dados que nao segue o padrao usual (por exemplo, em um estudo de 100 alunos de pontuacao do QI, onde o escore medio foi de 108 com apenas uma pequena variacao entre os alunos, um aluno teve uma pontuacao de 156 , O que e muito incomum, e pode ate coloca-la no topo 1 dos escores de QI globalmente). O problema com outliers e que eles podem ter um efeito negativo na ANOVA unidirecional, reduzindo a precisao de seus resultados. Felizmente, ao usar o Stata para executar uma ANOVA unidirecional em seus dados, voce pode facilmente detectar possiveis valores esporadicos. Assuncao 5: Sua variavel dependente deve ser aproximadamente normalmente distribuida para cada categoria da variavel independente. Os seus dados so precisam ser aproximadamente normais para executar uma ANOVA unidirecional porque e bastante robusto para violacoes da normalidade, o que significa que essa suposicao pode ser um pouco violada e ainda fornecer resultados validos. Voce pode testar a normalidade usando o teste Shapiro-Wilk de normalidade, que e facilmente testado para usar o Stata. Assuncao 6: precisa haver homogeneidade de variancias. Voce pode testar essa suposicao em Stata usando o teste de Levenes para homogeneidade de variancias. O teste de Levenes e muito importante quando se trata de interpretar os resultados de um guia ANOVA unidirecional porque a Stata e capaz de produzir diferentes resultados, dependendo se seus dados atendem ou falham nesta suposicao. Na pratica, a verificacao dos pressupostos 4, 5 e 6 provavelmente ocupara a maior parte do tempo ao realizar uma ANOVA unidirecional. No entanto, nao e uma tarefa dificil, e a Stata fornece todas as ferramentas que voce precisa para fazer isso. Na secao, Procedimento de teste em Stata. Ilustramos o procedimento Stata exigido para executar uma ANOVA unidirecional assumindo que nenhum pressuposto foi violado. Em primeiro lugar, definimos o exemplo que usamos para explicar o procedimento ANOVA unidirecional em Stata. Um revendedor online quer obter o melhor dos funcionarios, alem de melhorar sua experiencia de trabalho. Atualmente, os funcionarios do centro de atendimento de pedidos dos varejistas nao sao fornecidos com nenhum tipo de entretenimento enquanto trabalham (por exemplo, musica de fundo, televisao, etc.). No entanto, o revendedor quer saber se o fornecimento de musica, que alguns funcionarios solicitaram, levaria a uma maior produtividade e, em caso afirmativo, por quanto. Portanto, o pesquisador recruta uma amostra aleatoria de 60 funcionarios. Esta amostra de 60 participantes foi dividida aleatoriamente em tres grupos independentes com 20 participantes em cada grupo: (a) um grupo de controle que nao escutou musica (b) um grupo de tratamento que ouviu musica, mas nao tinha escolha do que escutaram E (c) um segundo grupo de tratamento que ouviu musica e teve a escolha do que escutaram. A experiencia durou um mes. No final do experimento, a produtividade dos tres grupos foi medida em termos da quantidade media de pacotes processados ??por hora. Portanto, a variavel dependente era a produtividade (medida em termos de numero medio de pacotes processados ??por hora durante o experimento de um mes), enquanto a variavel independente era de tipo de tratamento, onde havia tres grupos independentes: sem musica (grupo de controle), musica - Sem escolha (grupo de tratamento A) e Musica - Escolha (grupo de tratamento B). Foi utilizada uma ANOVA unidirecional para determinar se houve diferenca estatisticamente significativa na produtividade entre os tres grupos independentes. Nota: O exemplo e os dados utilizados para este guia sao ficticios. Acabamos de cria-los para os propositos deste guia. Configuracao em Stata In Stata, separamos os tres grupos para analise criando a variavel independente. Chamado Musica. E deu: (a) um valor de 1 - Nenhuma musica para o grupo de controle (b) um valor de 2 - Musica - Nenhuma escolha para o grupo de tratamento que ouviu musica, mas nao tinha escolha do que escutaram e (C) um valor de 3 - Musica - Escolha para o grupo de tratamento que ouviu musica e tinha a escolha do que escutaram, conforme mostrado abaixo: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. As pontuacoes para a variavel independente, Musica. Foram entao inseridos na coluna do lado esquerdo da planilha do Editor de Dados (Editar), enquanto os valores para a variavel dependente. Produtividade. Foram inseridos na coluna da direita, conforme mostrado abaixo: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Procedimento de teste em Stata Nesta secao, mostramos como analisar seus dados usando uma ANOVA unidirecional em Stata quando os seis pressupostos na secao anterior, Suposicoes. Nao foram violados. Voce pode realizar uma ANOVA unidirecional usando codigo ou interface grafica do usuario do Statas (GUI). Depois de ter realizado sua analise, mostramos como interpretar seus resultados. Primeiro, escolha se deseja usar o codigo ou a interface grafica do usuario Statas (GUI). Na primeira secao abaixo, estabelecemos o codigo para realizar uma ANOVA unidirecional. E na segunda secao, o teste post hoc que segue a ANOVA unidirecional. Todo o codigo e inserido na caixa Statas, conforme ilustrado abaixo: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. ANOVA de sentido unico O codigo para executar uma ANOVA de sentido unico em seus dados assume a forma: oneway DependentVariable IndependentVariable, tabulate Usando nosso exemplo, onde a variavel dependente e Productivity e a variavel independente e Music. O codigo necessario seria: oneway Productivity Music, tabulate Nota: Voce pode executar o comando oneway sem adicionar o comando tabulate ao final do codigo, mas isso fornece estatisticas descritivas uteis (ou seja, media, desvio padrao e N), entao nos Escolha incluir. Portanto, digite o codigo e pressione o botao ReturnEnter no seu teclado. Voce pode ver a saida da Stata que sera produzida aqui. Se houver uma diferenca estatisticamente significativa entre seus grupos, voce pode entao realizar testes post hoc usando o codigo abaixo para determinar onde existem diferencas. Teste post hoc Existem muitos tipos de teste post hoc que voce pode usar seguindo uma ANOVA unidirecional (por exemplo, Bonferroni, Sidak, Scheffe, Tukey, etc.). Mostramos o codigo para executar o teste Tukey post hoc abaixo, que assume a forma: pwmean DependentVariable, overIndependentVariable, mcompare (tukey) effects Usando nosso exemplo onde a variavel dependente e Productivity e a variavel independente e Music. O codigo requerido seria: efeitos de produtividade, overMusic, mcompare (tukey) Nota: Voce precisa executar o ANOVA unidirecional em Stata antes de realizar testes pos-hoc ou o Stata exibira o seguinte erro: ultima estimativa nao encontrada . Nao basta que seu arquivo esteja configurado corretamente com as variaveis ??dependentes e independentes relevantes rotuladas corretamente. A Stata nao identifica estes para a realizacao de testes pos hoc ate que voce tenha executado pela primeira vez a ANOVA de sentido unico. Portanto, se voce receber uma mensagem de erro, voce tera que executar o procedimento ANOVA de ida e novamente digitar o codigo post hoc uma segunda vez. Portanto, digite o codigo e pressione o botao ReturnEnter no seu teclado. Voce pode ver a saida da Stata que sera produzida a partir do teste post hoc aqui e o principal procedimento ANOVA de sentido unico aqui. Interface grafica de usuario (GUI) Na primeira secao abaixo, definimos o codigo para realizar uma ANOVA unidirecional. E na segunda secao, o teste post hoc que segue a ANOVA unidirecional. ANOVA de sentido unico Selecionar estatisticas gt Modelos lineares e gt ANOVAMANOVA gt ANOVA unidirecional no menu superior, conforme mostrado abaixo. Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Voce recebera o seguinte oneway - Caixa de dialogo de analise de variancia unidirecional: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Selecione a variavel dependente, Produtividade. Dentro da variavel Resposta: caixa suspensa, e a variavel independente, Musica. Na caixa de listagem Variavel do fator:. Em seguida, marque a caixa de Tabela de resumo de Producao na area ndashOutputndash, conforme mostrado abaixo: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Voce pode ver a saida da Stata que sera produzida aqui. Se houver uma diferenca estatistica significativa entre seus grupos, voce pode entao realizar testes post hoc usando o procedimento abaixo para determinar onde existem diferencas. Testes Post hoc Clique em Estatisticas gt Resumos, tabelas e testes gt Resumo e estatistica descritiva gt Comparacoes parciais de meios no menu superior, conforme mostrado abaixo. Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Voce recebera o seguinte esquema: caixa de dialogo Comparacao entre pares de meios: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Selecione a variavel dependente, Produtividade. Dentro da caixa suspensa Variavel: e a variavel independente, Musica. Dentro da caixa suspensa Over:. Em seguida, selecione o teste pos-hoc dentro da caixa suspensa Ajuste de comparacoes multiplas, conforme mostrado abaixo: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Nota: Voce precisa executar o ANOVA de sentido unico em Stata antes de realizar testes pos-hoc ou o Stata mostrara uma mensagem de erro. Nao basta que seu arquivo esteja configurado corretamente com as variaveis ??dependentes e independentes relevantes rotuladas corretamente. A Stata nao identifica estes para a realizacao de testes pos hoc ate que voce tenha executado pela primeira vez a ANOVA de sentido unico. Portanto, se voce receber uma mensagem de erro, voce tera que executar o procedimento ANOVA de ida e depois seguir o procedimento post hoc por segunda vez. Clique na guia destacada no retangulo vermelho. Voce acabara com uma tela semelhante a que se segue: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Mantenha o intervalo de confianca padrao 95 ao nao alterar o valor 95 na caixa suspensa Nivel de Confianca. Em seguida, selecione a opcao de tabelas de efeitos, que abrira mais tres opcoes abaixo. Finalmente, marque a tabela Show effects com intervalos de confianca e caixa p-values, conforme mostrado abaixo: Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Voce pode ver a saida da Stata que sera produzida a partir do teste post hoc aqui e o principal procedimento ANOVA de sentido unico aqui. Saida da ANOVA unidirecional em Stata Se seus dados passaram a suposicao 4 (ou seja, nao houve outliers significativos), a hipotese 5 (ou seja, sua variavel dependente foi distribuida aproximadamente normalmente por cada grupo da variavel independente) e a suposicao 6 (ou seja, houve Homogeneidade de variancias), que explicamos anteriormente na secao de Suposicoes, voce so precisara interpretar a seguinte saida de Stata para a ANOVA unidirecional: estatistica descritiva A saida descritiva, destacada no retangulo vermelho abaixo, fornece algumas estatisticas descritivas muito uteis , Incluindo a media, desvio padrao e tamanhos de amostra para a variavel dependente (Produtividade) para cada grupo da variavel independente, Musica (ou seja, sem musica, Musica - Sem escolha e Musica - Escolha), bem como quando todos os grupos sao combinados ( Total). Esses numeros sao uteis quando voce precisa descrever seus dados. Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Resultados de ANOVA de sentido unico A saida de Stata para a ANOVA de sentido unico e mostrada no retangulo vermelho abaixo, indicando se temos uma diferenca estatisticamente significante entre os tres meios do grupo. Podemos ver que o nivel de significancia e 0,0040 (p .004), que esta abaixo de 0,05. E, portanto, ha uma diferenca estatisticamente significativa na produtividade media entre os tres grupos diferentes da variavel independente, Musica (ou seja, sem Musica, Musica - Sem Escolha e Musica - Escolha). Isso e otimo para saber, mas nao sabemos quais dos grupos especificos diferiram. Felizmente, podemos encontrar isso nas comparacoes Pairwise de meios com saida de variancias iguais que contem os resultados de nossos testes post hoc (veja abaixo). Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Resultados de comparacoes em pares para o teste post hoc de Tukey Dos resultados ate agora, sabemos que pelo menos um dos meios de grupo e diferente do outro grupo significa. Em seguida, podemos usar a saida da Stata abaixo, intitulada Comparacoes parciais de medias com variancias iguais. Para determinar quais grupos diferiram um do outro. Olhando para o valor p (ou seja, a linha Pgtt sob a coluna Tukey), podemos ver que ha uma diferenca estatisticamente significante na produtividade entre o grupo Musica - Escolha que ouviu musica (e tinha uma escolha sobre a musica que escutaram ) E o grupo de controle de musica que nao ouviu musica (p 0,003). No entanto, nao houve diferencas entre o grupo Musica - Sem escolha que ouviu musica (mas nao tinha escolha em relacao a musica que ouviram) e no grupo de controle de musica nao (p 0.467) ou entre o grupo Musica - Escolha e Musica - Nenhum grupo de escolha (p 0.072). Publicado com permissao por escrito da StataCorp LP. Na secao que se segue, mostramos como voce pode denunciar esses resultados. Nota: Apresentamos o resultado da ANOVA unidirecional acima. No entanto, uma vez que voce deveria ter testado seus dados para os pressupostos que explicamos anteriormente na secao Suposicoes, voce tambem precisara interpretar a saida do Stata que foi produzida quando voce testou para eles. Isso inclui: (a) os pontos de caixa que voce usou para verificar se houve outliers significativos (b) a saida que a Stata produz para o seu teste de normalidade de Shapiro-Wilk para determinar a normalidade e (c) a saida que a Stata produz para o teste de Levenes para a homogeneidade de Variacoes. Alem disso, lembre-se de que, se seus dados falharam em qualquer um desses pressupostos, a saida que voce obtem do procedimento ANOVA unidirecional (ou seja, a saida que discutimos acima) nao sera mais relevante e voce precisara interpretar a saida Stata que e Produzido quando eles falham (isto e, isso inclui resultados diferentes). Relatando a saida da ANOVA de sentido unico Quando voce relata a saida de sua ANOVA unidirecional, e uma boa pratica incluir: A. Uma introducao a analise que voce realizou. B. Informacoes sobre sua amostra (incluindo quantos participantes estavam em cada um de seus grupos se os tamanhos dos grupos fossem desiguais ou havia valores faltantes). C. Uma indicacao de se houve diferencas estatisticamente significativas entre seus grupos (incluindo o valor F observado, os graus de liberdade df e o nivel de significancia, ou mais especificamente, o P - value probado de 2 colunas D. Se Houve diferenca estatisticamente significativa entre os grupos, os resultados do teste post hoc de Tukey, incluindo o erro medio (Contraste) e padrao (Std. Err.) Para cada um de seus grupos, bem como o relevante p - Valor de probabilidade. Com base na saida da Stata acima, podemos relatar os resultados deste estudo da seguinte forma: Foi realizada uma ANOVA unidirecional para determinar se a produtividade em uma instalacao de embalagem era diferente para grupos com diferentes niveis de atividade fisica. Erro padrao medio. Os participantes foram classificados em tres grupos: Sem musica (n. 20), Musica - Sem escolha (n. 20) e Musica - Escolha (n. 20). Houve diferenca estatisticamente significativa entre os grupos, conforme determinado pela ANOVA unidirecional (F (2,57) 6,08, P. 004). Um teste pos-hoc de Tukey revelou que a produtividade foi estatisticamente significantemente maior no grupo Music-Choice em comparacao com o grupo de controle de musica nao (8.55 2.49 pacotes, p .003). No entanto, nao houve diferencas estatisticamente significativas entre a musica - Sem escolha e sem grupos de musica (2.95 2.49 pacotes, pag. 467), ou os grupos Musica - Escolha e Musica - Sem escolha (5.6 2.49 pacotes, p .072). Alem dos relatorios dos resultados acima, um diagrama pode ser usado para apresentar visualmente seus resultados. Por exemplo, voce pode fazer isso usando um grafico de barras com barras de erro (por exemplo, onde as barras de erros podem ser o desvio padrao, erro padrao ou 95 intervalos de confianca). Isso pode tornar mais facil para os outros entender seus resultados. Alem disso, voce e cada vez mais esperado para reportar os tamanhos de efeitos alem dos seus resultados ANOVA de sentido unico. Os tamanhos de efeitos sao importantes porque, embora a ANOVA unidirecional diga se as diferencas entre os meios do grupo sao reais (ou seja, diferentes na populacao), ele nao diz o tamanho da diferenca. Enquanto a Stata nao produzira esses tamanhos de efeito para voce usando este procedimento, ha um procedimento no Stata para faze-lo.