ANOVA de duas vias no SPSS (Aula 6 - Parte 1) 

Fico feliz, Késsia! :)

Oi, Bruno. Já tenho de desvio padrão. Erro padrão e intervalo de confiança estão na lista para serem gravados. Eu tenho uma playlist teórica no canal, que explica esses coeficientes de variação (e outros conceitos básicos de estatística). Dá um olhada ;) E obrigada! Fico feliz de receber esse tipo de feedback!!

Sim, Christian, mesmo procedimento! Pode ver que quando eu adiciono as variáveis independentes na caixa fatores fixos (minuto 3:39) há espaço para a inserção de múltiplas variáveis. Fico feliz que tenha gostado do vídeo. Abraços!

Então, Eduardo, há quatro possibilidades. 1) Se houver interação entre álcool e gênero, quer dizer que há efeito do álcool sobre a memória de uma forma que depende do gênero. Para saber como se dá essa interação, precisamos fazer os post-hocs, e os gráficos também ajudam a visualizar. Mostro tudo isso no vídeo (na parte 2). mas, por exemplo, poderia ser que a dose alta de álcool afetasse a memória, mas só se você for homem. Ou seja, o efeito do álcool depende do gênero. Quando há interação, nem analisamos os efeitos separados (ou seja, não é mais relevante se há efeito do álcool ou do gênero, só a relação álcool*gênero). 2) Dar efeito só do álcool. Isso vai significar que o álcool modifica a memória, mas o gênero não tem efeito sobre a memória. Ou seja, vamos analisar o efeito do álcool sobre homens e mulheres juntos. Por exemplo, pode ser que tomar só uma caneca não modifique a memória, mas duas sim. 3) Dar efeito só do gênero. Isso indicaria que o gênero influencia na memória (homens tem pior memória, ou vice-versa), mas o álcool não. Nesse caso estaríamos vendo o efeito do gênero em todos os níveis da variável consumo de álcool. 4) Dar efeito do gênero e do álcool, mas não interação. Ou seja, um dos gêneros tem memória pior e o consumo de álcool afeta a memória (mas, nesse caso, afeta de forma igual para os dois gêneros, o efeito não depende do gênero).

@@FernandaPeres Perfeito, muito obrigado Fernanda!!

Oi, Paulo. Não há um teste não-paramétrico correspondente à ANOVA de duas vias. Um recurso válido nesse caso é transformar os dados (por exemplo, por logaritmização) para que eles passem a ter distribuição normal e/ou variâncias homogêneas. Caso isso não funcione, você precisará usar modelos mais elaborados, como os modelos lineares generalizados, que não assumem a priori o tipo da distribuição. Eu não tenho vídeos sobre esses modelos no canal nesse momento, mas sei que o canal Cientística tem. Fico feliz que os vídeos estejam sendo úteis! Abraços!

@@FernandaPeres muito muito úteis, certamente você está com superávit de boas ações nesta terra...rs ;)

Eduardo, preciso pensar um pouco melhor em como o efeito de uma variável está sendo controlado pela outra no modelo. Te dou uma resposta melhor depois, ok? Foi uma pergunta muito boa!

A ANOVA verifica se há alguma diferença entre os grupos, mas não nos diz entre quais grupos. O post-hoc é usado para compará-los 2 a 2. Nesse caso, o grupo 4 canecas difere do sem álcool e do 2 canecas. O sem álcool e 2 canecas não diferem entre si.

@@FernandaPeres Entendi, mas porque naquela tabelinha do final do video não o mostrou o p-valor menor que 0,05 para essas respectivas comparações?

@@vinnyciusnunesdeoliveira4396 O post-hoc que eu usei no SPSS não mostra o valor de p. Tem que ser interpretado como eu explico no vídeo: grupos com médias em colunas diferentes são estatisticamente diferentes a um nível de significância de 5%. Para alguns post-hocs aparece o p, para outros não.

@@FernandaPeres Perfeito, Fernanda. Entendi, muito obrigado pela atenção.

Não precisaria fazer um post-hoc, já que se der efeito do álcool, então obrigatoriamente o "nenhuma caneca" é diferente do "duas canecas".

O eta quadrado parcial é um tamanho de efeito, ele mede a magnitude desse efeito. Aí há diretrizes para interpretá-lo como um efeito grande, médio ou pequeno. Não lembro os pontos de corte de cabeça, mas você encontra com facilidade procurando no Google.

O eta quadrado parcial é um tamanho de efeito, ele mede a magnitude desse efeito. Aí há diretrizes para interpretá-lo como um efeito grande, médio ou pequeno. Não lembro os pontos de corte de cabeça, mas você encontra com facilidade procurando no Google.

Esfericidade só é pressuposto para ANOVA com medidas repetidas.

Oi, Andréia. Obrigada! Que bom que as aulas estão te ajudando! Nesse caso, você considera o correspondente a cada um deles. Abraços!

@@FernandaPeres obrigada.

Rejeita H0. O critério é p menor ou igual a 0,05 :)

É, sim, Rafael. Essa é uma ANOVA fatorial, em que estamos testando o efeito da variável independente (VI) A, o da VI B e a interação AxB. Que bom que os vídeos estão sendo úteis!

@@FernandaPeres Estão sendo sim, eu sou Engenheiro Agrônomo, trabalho muito com estatística em delineamentos experimentais, então quando vi o nome ANOVA de duas vias me pareceu bem similar à análise que realizo nos experimentos fatoriais, é mais pelo nome sabe, o único que sei, é que gosto muito dos seus vídeos e o seu desempenho uma vez que me permite aprender cada vez mais esta parte da ciência que me apaixona. Talvez em outros vídeos tire algumas outras dúvidas kkk Grande abraço!

Oi! Infelizmente, não dá. O cálculo da ANOVA considera muito mais que as médias e variâncias dos grupos. Eu ainda não tenho vídeo com o cálculo manual, mas esse daqui está bem bom, dá para você ter uma ideia de como o cálculo é feito e do porquê você precisa ter os dados brutos: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-UZgMxlZ8txk.html E obrigada! :)

@@FernandaPeres MUITO OBRIGADO!

Oi, Carlos, infelizmente não existe um teste não-paramétrico correspondente à ANOVA de duas vias. Nesses casos, ou você terá que transformar os dados (por exemplo, por logaritmização), ou usar modelos que não tenham esses pressupostos. Por exemplo, modelos lineares generalizados. Também existe a opção de fazer a ANOVA de duas vias robusta, que o SPSS não faz, mas o R sim. Abraços!

@@FernandaPeres Entendi! Muito obrigado pela ajuda!

Oi, Moisés. O ideal para responder a essa pergunta é realizar um cálculo amostral específico para o seu desenho experimental (considerando, portanto, o teste estatístico que você pretende usar e o tamanho de efeito esperado). Amostras pequenas podem ter resultados com alto poder, se o seu tamanho de efeito for grande. É bastante relativo. De fato, os testes de normalidade têm baixo poder quando se trata de amostras pequenas (uma referência, se precisar: www.de.ufpb.br/~ulisses/disciplinas/normality_tests_comparison.pdf). Vale nesses casos rodar os testes e fazer inspeções visuais (gráficos).

Oi, João tudo bem? Pelo que entendi você tem duas variáveis numéricas, que você quer saber se influenciam outra variável numérica, correto? Se for isso, não dá para fazer a ANOVA. Você teria que fazer um teste de regressão linear múltipla. Tenho vídeos ensinando no canal. Abraços!

@@FernandaPeres esclarecido, muito obrigado!

Oi, Cibele. Existem alternativas de testes que não requerem distribuição normal, são os modelos generalizados. Mas são mais complexos, ainda não tenho vídeos sobre eles no canal. Sei que o canal Cientística tem. Abraços!