Como resolver uma ANOVA

ANOVA , ou análise de variância , é um teste estatístico para comparação de médias de três ou mais níveis de uma variável independente para determinar seu efeito sobre a variável dependente. Porque ANOVA envolve cálculos matemáticos que podem ser difícil e demorado, um programa de software estatístico , como Minitab , SAS ou Microsoft Excel é geralmente utilizado . A saída de todos esses programas é composto por várias tabelas que pode parecer um quebra-cabeça que você precisa para solve.Things Você vai precisar de
programa de software estatístico , como Minitab , SAS ou Microsoft Excel
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formular a hipótese de pesquisa. Se, por exemplo , um pesquisador queria estudar o efeito da cor telefone sobre a velocidade em que os operadores em um call center atender o telefone, o pesquisador testar três ou mais diferentes grupos de operadores . O primeiro grupo iria ficar telefones vermelhos , o segundo grupo iria ficar telefones azuis eo terceiro grupo , telefones amarelos. A questão do interesse do pesquisador seria se o tempo médio para atender o telefone foi significativamente menor em um dos grupos , em oposição aos outros dois .
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Insira os dados usando uma coluna denominada Operador , cores e resposta Time. Execute o teste de ANOVA , selecionando essa opção no menu principal do pacote de software escolhido.
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Verifique a impressão para o F-ratio . Esta é a estatística inferencial calculada pelo teste ANOVA . Em seguida, localize o valor -p na impressão. Se o valor p é menor do que ou igual a 0,05 , o valor do rácio F - lo obtidos por esta análise de variância é significativa . Um F- relação que é significativa significa que a média de um dos grupos é significativamente diferente dos demais.
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Olhe para os meios calculados pelo programa de computador para determinar qual dos três grupos foi significativamente diferente dos outros. Neste exemplo , se a média do grupo telefone vermelho foi de 8 segundos, o grupo de telefone azul foi de 12 segundos eo grupo telefone amarela era de 15 segundos, você concluiria que a cor telefone teve um efeito significativo na velocidade para atendimento e que usando um telefone vermelho produziu um resultado significativamente melhor do que usar um azul ou um telefone amarelo.

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