Calculadora de ANOVA de um fator com teste post hoc de Tukey
Compare três ou mais grupos a partir de um arquivo CSV ou Excel: ANOVA, Kruskal-Wallis, Tukey HSD, tamanho de efeito e box plots em um clique.
| Dieta | Peso |
|---|---|
| A | 12 |
| A | 14 |
| B | 19 |
| B | 21 |
| C | 14 |
| C | 16 |
| … | … |
| Estatística | Valor |
|---|---|
| F (2; 6) | 13,19 |
| p-valor | 0,006 |
| η² | 0,815 |
| Tukey A–B | p = 0,006 |
ANOVA de um fator com tamanho de efeito e comparações post hoc de Tukey.
Como fazer uma ANOVA
Um guia completo, passo a passo.
Passo 1: envie seus dados
Organize os dados com uma coluna de medidas e uma coluna com o grupo de cada linha (por exemplo Dieta = A / B / C). Se cada grupo estiver em sua própria coluna, use antes a ferramenta Desagrupar colunas (despivotar) para chegar a esse formato.
Passo 2: rode o teste
A ferramenta Comparar grupos abre com ANOVA de um fator selecionada. Escolha a coluna de valores e a de grupos e clique em Rodar teste. Para dados assimétricos ou grupos pequenos, troque para Kruskal-Wallis, a alternativa não paramétrica.
Passo 3: veja quais grupos diferem
Uma ANOVA significativa só diz que pelo menos um grupo difere. Por isso o resultado traz uma tabela post hoc: HSD de Tukey depois da ANOVA, ou Mann-Whitney par a par com correção de Holm depois do Kruskal-Wallis. Cada par mostra a diferença e um p-valor ajustado, e o box plot mostra todos os grupos lado a lado.
Detalhes técnicos e perguntas frequentes
A análise de variância de um fator compara a variação entre as médias dos grupos com a variação dentro dos grupos. A estatística F é a razão entre as duas; um F grande com p-valor pequeno indica que as médias não são todas iguais. Fazer vários testes t separados aumentaria a chance de falsos positivos, por isso a ANOVA é seguida de um procedimento post hoc que controla o erro por família.
O flowingTable usa f_oneway e tukey_hsd do SciPy, com resultados iguais aos de aov() e TukeyHSD() do R. O tamanho de efeito é o η² (eta ao quadrado), a proporção da variância total explicada pelos grupos. Um teste de Levene verifica a suposição de variâncias iguais e um aviso aparece quando ela é claramente violada. São aceitos até 30 grupos.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre ANOVA e Kruskal-Wallis?
A ANOVA de um fator compara as médias e supõe dados aproximadamente normais com variâncias parecidas. O Kruskal-Wallis compara os grupos por postos, então não supõe normalidade e sofre menos com valores extremos. Use ANOVA para dados razoavelmente simétricos e Kruskal-Wallis para dados assimétricos, escalas ordinais ou grupos muito pequenos.
O que o HSD de Tukey me diz?
O teste de Tukey compara todos os pares de grupos depois da ANOVA e ajusta os p-valores para que a chance de qualquer falso positivo entre todos os pares fique em 5%. Um par com p-valor ajustado abaixo de 0,05 difere significativamente.
Meus grupos estão em colunas separadas. Ainda dá para fazer a ANOVA?
Sim. Use a ferramenta Desagrupar colunas (despivotar) para transformar as colunas dos grupos em uma coluna 'variable' e uma coluna 'value', e depois rode a ANOVA com 'value' como medida e 'variable' como grupo. Os dois passos ficam no seu fluxo, então dá para repetir num arquivo novo.
O que significa o eta ao quadrado (η²)?
É a parcela da variação total explicada pelos grupos. Pelas regras práticas mais usadas, 0,01 é pequeno, 0,06 é médio e 0,14 ou mais é grande. Ao contrário do p-valor, ele não cresce só porque a amostra é grande, então mostra se uma diferença significativa também é relevante.