O biólogo estatístico e evolucionista Ronald Fisher desenvolveu a ANOVA, ou análise de variância, como um meio para um fim. Ele pode ajudá-lo a descobrir se os resultados de um experimento, pesquisa ou estudo podem apoiar a hipótese. Usando ANOVA, você pode decidir rapidamente se uma hipótese é verdadeira ou falsa.
O que é ANOVA?

Usada para avaliar as variâncias entre médias de grupo em uma amostra, ANOVA é uma montagem de modelos estatísticos e seus relacionados procedimentos de estimação. É basicamente a variação entre dois grupos de dados conhecidos. Ele oferece um teste estatístico para saber se as médias populacionais de vários conjuntos de dados são realmente iguais. Em seguida, generaliza o teste t, ou uma análise de duas populações através de análise estatística, para mais de dois grupos. Um teste t mostra se existe uma diferença significativa entre a média populacional e um valor hipotético. O tamanho da diferença em relação à variação nos dados da amostra é o valor t.
One Way ou Two Way?

O número de variáveis ​​independentes na análise de teste de variação que você usa determina se a ANOVA é uma ou outra. Um teste unidirecional tem uma única variável independente com dois níveis. Uma análise bidirecional do teste de variância possui duas variáveis ​​independentes. Um teste bidirecional pode ter vários níveis. Um exemplo de one-way seria comparar duas marcas de geléia. Um bidirecional iria comparar as marcas de geléia, bem como calorias, gordura, açúcar ou níveis de carboidratos.
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Os níveis incluem os diferentes grupos que estão todos na mesma variável independente. A replicação é quando você repete os testes com vários grupos. Uma análise de variância bidirecional com replicação usa dois grupos e indivíduos que estão dentro desse grupo que estão fazendo várias coisas. Testes ANOVA de duas vias podem ser concluídos com ou sem replicação.
Como fazer ANOVA à mão

Está disponível software estatístico que pode calcular ANOVA rápida e facilmente, mas há um benefício no cálculo da ANOVA à mão . Ele permite que você entenda as etapas individuais envolvidas e como cada uma delas contribui para mostrar as diferenças entre os vários grupos.

Reúna as estatísticas básicas de resumo dos dados que você coletou. As estatísticas de resumo incluem os pontos de dados individuais para o primeiro grupo, rotulados como “x”, e o número de pontos de dados para a segunda variante individual, “y”. O número de pontos de dados para cada grupo é rotulado “n”. >

Adicione os pontos do primeiro grupo, rotulados como "SX". O segundo grupo de dados coletados é "SY".

Para calcular a média, use a fórmula, C = (SX + SY) ^ 2 /(2n).

Calcula a soma do quadrado entre os grupos, SSB = [(SX ^ 2 + SY ^ 2) /n] - C.

Depois de ter ao quadrado de todos os pontos de dados, some-os em uma soma final de "D."

Em seguida, calcule a soma dos quadrados totais, SST = D - C.

Use a fórmula SST - SSB para encontrar a SSW, ou a soma de quadrados dentro de grupos.

Figure os graus de liberdade entre os grupos, "dfb" e dentro dos grupos, "dfw."

A fórmula para entre grupos é dfb = 1 e para os grupos internos é dfw = 2n-2.

Calcule a média quadrada para os grupos internos, MSW = SSW /dfw.

Finalmente, calcule a estatística final, ou "F", F = MSB /MSW