ANOVAfatorunicoa212881

Planejamento e Análise de
Experimentos
Análise de Variância (ANOVA)
Fator único
Prof. Me. Vitor da Silva Rosa
1º Semestre / 2015

Introdução
• Ao estudar métodos para a análise de dados quantitativos, primeiramente nos concentramos nos problemas que incluem uma única amostra de números e, em seguida, efetuamos uma análise comparativa de duas dessas diferentes amostras;
• Em problemas com uma única amostra, os dados consistiam de observações sobre respostas de variáveis selecionadas aleatoriamente de uma população;
• Nos problemas com duas amostras, ambas foram extraídas de duas populações diferentes e os parâmetros de interesse foram as médias populacionais;
• Ou, duas variáveis independentes foram selecionadas de uma mesma população;

Introdução
• Como comparar simultâneamente a média de três ou mais amostras? • A técnica estatística conhecida como “Análise de Variância
(ANOVA)” permite analisar n amostras de forma simultâneas através de um conjunto de procedimentos estatísticos;
• Antes de desenvolvermos a teoria sobre a ANOVA, é necessário fixar alguns conceitos:
• A) Fator;
• B) Nível;

Fator e nível
• O fator é definido como a característica que diferencia as populações entre si;
• Exemplo 1: Um experimento para estudar os efeitos de cinco diferentes marcas de gasolina na eficiência operacional de motores de automóveis;
• No exemplo 1, a variável independente é a gasolina, logo, um experimento com apenas 1 fator;
• O nível é definido como o tipo do fator utilizado ou a sua contagem;
• Ainda no exemplo 1, o experimento foi realizado com apenas 1 fator e por possuir 5 tipo de marcas de gasolina, temos 5 níveis;

ANOVA - classificação
• A análise de variância é classificada quanto ao número de fatores, podendo ser ANOVA de fator único ou ANOVA de multifatores;
• ANOVA de fator único ou ANOVA unidirecional ou ANOVA One Way é uma técnica estatística de teste de hipótese usada para comparar médias de três ou mais populações em função de um único fator;
• Exemplo