O teste de Tukey HSD ("diferença significativa honesta" ou "diferença significativa honesta") é uma ferramenta estatística usada para determinar se a relação entre dois conjuntos de dados é estatisticamente significativa - isto é, se há uma forte chance de que uma mudança numérica observada em um valor seja causalmente relacionada a uma mudança observada em outro valor. Em outras palavras, o teste de Tukey é uma maneira de testar uma hipótese experimental.
O teste de Tukey é invocado quando você precisa determinar se a interação entre três ou mais variáveis é mutualmente estatisticamente significante, o que infelizmente não é simplesmente uma soma ou produto dos níveis individuais de significância.
Por que não um teste t?
Problemas simples de estatística envolvem olhar para os efeitos de uma variável (independente), como o número de horas estudadas por cada aluno em uma aula para um teste específico, em uma segunda variável (dependente), como as pontuações do aluno no teste. Em tais casos, você costuma definir seu limite para significância estatística em P < 0,05, em que o experimento revela uma chance maior que 95% de que as variáveis em questão estejam realmente relacionadas. Então você se refere a uma tabela t que leva em conta o número de pares de dados em sua experiência para ver se sua hipótese estava correta.
Scienced Video Vault Review, criar o suporte (quase) perfeito: aqui está como
Crie o (quase) colchete perfeito: aqui está como
Às vezes, no entanto, o experimento pode examinar várias variáveis independentes ou dependentes simultaneamente. Por exemplo, no exemplo acima, as horas de sono que cada aluno recebeu na noite anterior ao teste e a nota de sua classe podem ser incluídas. Tais problemas multivariados requerem algo diferente de um teste-t devido ao grande número de relacionamentos independentemente variáveis.
ANOVA
ANOVA significa "análise de variância" e aborda precisamente o problema que acabamos de descrever. É responsável pelos graus de liberdade em rápida expansão em uma amostra à medida que as variáveis são adicionadas. Por exemplo, observar horas versus pontuações é um par, sono x pontuações é outro, graus x pontuações é um terceiro e, enquanto isso, todas essas variáveis independentes interagem umas com as outras também.
Teste de ANOVA, a variável de interesse após os cálculos terem sido executados é F, que é a variação encontrada das médias de todos os pares, ou grupos, dividida pela variação esperada dessas médias. Quanto maior esse número, mais forte será o relacionamento, e "significância" geralmente é definida como 0,95. O relatório de resultados ANOVA geralmente requer o uso de uma calculadora embutida, como as encontradas no Microsoft Excel, bem como programas estatísticos dedicados, como o SPSS.
O teste de HSD de Tukey
John Tukey apresentou o teste que leva seu nome quando percebeu as armadilhas matemáticas de tentar usar valores de P independentes para determinar a utilidade de uma hipótese de múltiplas variáveis como um todo. Na época, testes-t estavam sendo aplicados a três ou mais grupos, e ele considerou isso desonesto - daí a "diferença honestamente significativa".
O que seu teste faz é comparar as diferenças entre médias de valores em vez de comparar pares de valores. O valor do teste de Tukey é dado tomando o valor absoluto da diferença entre pares de médias e dividindo-o pelo erro padrão da média (SE), conforme determinado por um teste one-way ANOVA. O SE é, por sua vez, a raiz quadrada de (variância dividida pelo tamanho da amostra). Um exemplo de uma calculadora on-line é listado na seção Recursos.
O teste de Tukey é um teste post hoc em que as comparações entre variáveis são feitas depois que os dados já foram coletados. Isso difere de um teste a priori, no qual essas comparações são feitas antecipadamente. No primeiro caso, você pode observar os tempos de execução de milhagem de alunos em três diferentes classes de fisioterapia em um ano. Neste último caso, você pode atribuir alunos a um dos três professores e fazer com que eles percorram uma milha programada.
