Analise de variancia

1.0 INTRODUÇÃO
No mundo globalizado de hoje, as ciências exatas são representadas de diversas formas e dentre as muitas se destacam a matemática e a suas aplicações como a estatística, a qual é uma coleção de métodos para planejar experimentos, obter dados e organizá-los, resumi-los, analisá-los, interpretá-los e deles extrair conclusões (TRIOLA, 1999; VIEIRA, 1999). As aplicações da estatística se desenvolveram de tal forma que, praticamente todo campo de estudo se beneficia da utilização de métodos estatísticos (TRIOLA, 1999). Hoje são feitos experimentos em quase todas as áreas de trabalho, embora alguns pesquisadores acreditem, ingenuamente, que certas técnicas experimentais sejam conhecidas apenas em sua área. Na verdade, as técnicas experimentais são universais e se aplicam a diferentes áreas – Agronomia, Medicina, Zootecnia, Engenharia, Psicologia, Biologia - e os métodos de análise são sempre os mesmos (PIMENTEL GOMES, 2000; VIEIRA, 1999). Uma das preocupações estatísticas ao analisar dados é a de criar modelos que explicitem estruturas do fenômeno em observação. A identificação dessas estruturas permite conhecer melhor o fenômeno, bem como fazer afirmações sobre possíveis comportamentos do mesmo. (OLIVEIRA, 2003; SILVA, 1999) Uma estratégia conveniente de análise é supor que cada observação é formada por duas partes: uma previsível (fatores conhecidos) e outra aleatória (fatores desconhecidos). (OLIVEIRA, 2003) Através deste trabalho, objetivamos apresentar um modelo estatístico simples e de fácil manipulação, contudo, muito eficiente e confiável, utilizado por muitos pesquisadores como meio de interpretação e apresentação de dados.

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2.0 ANÁLISE DE VARIÂNCIA
A análise da variância (ANOVA) é um método para testar a igualdade de três ou mais médias populacionais, baseado na análise de variâncias amostrais e permite que vários grupos sejam comparados a um só tempo, testa se várias populações têm a mesma média, comparando a dispersão das médias