Como interpretar o Excel ANOVA

Passo 1

Verifique a tabela de dados que o Excel usou para o teste ANOVA. Os dados resultantes dos testes de comutação repetidos entre os dois fatores são mostrados, e também entre dois ou mais níveis desses fatores. Cada linha representa um fator de teste específico e cada coluna representa os testes em um determinado nível de fator, com todas as combinações possíveis representadas. No caso do exemplo do trigo, haveria nove testes diferentes, trigo 1 / fertilizante 1, trigo 1 / fertilizante 2 e assim por diante, com pelo menos duas repetições de cada tentativa.

Passo 2

Verifique a planilha do Excel que contém a saída ANOVA e procure pela tabela "ANOVA".

Passo 3

Encontre as linhas "Amostra", "Colunas" e "Interação" na coluna à esquerda da tabela ANOVA. Siga estas linhas para a direita até chegar à coluna com o título "F". Nesta coluna, estão os valores F calculados associados aos testes originais. Haverá um valor de F para cada amostra, colunas e interações. F é um teste estatístico que o Excel calcula de acordo com a quantidade de variação existente nos grupos de dados, como todos os ensaios que usam o mesmo fator, em comparação com os grupos.

Passo 4

Continue seguindo as mesmas linhas à direita até chegar à coluna com o título "F crit". Nesta coluna estão os valores críticos de F para Amostra, Coluna e Interações. Esse é um valor padrão que o Excel procura em um banco de dados interno. É uma aprovação / não aprovação baseada em vários fatores estatísticos, incluindo o número de tentativas.

Passo 5

Compare o valor F da linha Sample para o valor crítico F para a mesma linha. Se o valor de F for maior que o F crítico, isso significa que as mudanças entre os fatores nos estudos tiveram um efeito estatisticamente significativo nos resultados desses testes. No caso do exemplo do trigo, isso significaria que o tipo de trigo utilizado afetou a taxa de crescimento observada. Se o valor de F fosse menor que o F crítico, o fator teria um efeito não maior do que a variação aleatória esperada e não seria significativo.

Passo 6

Compare o valor F da linha da coluna com o valor F crítico dessa linha. Desta vez, se o valor F para essa linha exceder o F crítico, isso significa que a variação dos níveis de fator teve um efeito significativo. No exemplo, isso significaria que o fertilizante específico usado fazia diferença na taxa de crescimento do trigo que poderia ser distinguida da possibilidade de variação aleatória.

Passo 7

Compare o valor F da linha Interações com o valor da linha crítica F. Se o valor de F para essa linha exceder o F crítico, isso indica que houve interações significativas entre os fatores e seus níveis. Isso significa que a quantidade de variação obtida ao mudar de um elemento para outro dependerá de qual nível você está. Por exemplo, o trigo 2 pode ter a maior taxa de crescimento, mas somente quando o fertilizante 3 é usado.