Que grupos diferem? (comparações par a par, análise de variância de Welch)

Em resumo

Numa comparação de grupos com três a doze grupos, a análise de variância só diz que pelo menos dois grupos diferem. Se o teste global for claro (p < ,05), surge por baixo do resultado a secção «Que grupos diferem?». Se não for claro, o Statable não mostra comparações par a par (uma convenção habitual para não procurar no meio do acaso).

Os três tipos

• Games-Howell: não exige dispersão igual e mantém a taxa de erro mesmo com grupos de tamanhos diferentes. A predefinição no Statable, sem teste prévio.
• Tukey: pressupõe dispersão igual nos grupos.
• Bonferroni: rigoroso e simples, cada p é multiplicado pelo número de pares. Útil quando só interessam poucos pares.

A escolha é feita num interruptor na página; ao alterá-la, a tabela é atualizada de imediato, sem recalcular. A escolha é guardada com o projeto e vai para o relatório, o Word e o Excel.

Análise de variância de Welch

O resultado principal é sempre a análise de variância de Welch; a clássica aparece ao lado. A análise de Welch não exige dispersão igual e quase nada custa quando a dispersão é igual. O Statable mostra o teste de Levene apenas a título descritivo: escolher com base nesse teste prévio apontaria, com grupos de tamanhos diferentes, demasiadas vezes uma diferença que não existe. η² e ω² provêm das somas dos quadrados da análise clássica e estão identificados como tal.

Ler o resultado

Cada par mostra a diferença das médias, o seu intervalo de confiança e o valor p ajustado. Um par sem diferença clara não significa «igual», apenas «sem evidência clara». Com muitos grupos, o número de pares aumenta e cada diferença é mais difícil de detetar.

Exemplo típico

Três doses de um treino (0, 5 e 10 horas) e o desempenho: a análise de variância de Welch é clara. Games-Howell mostra que 0 e 10 horas diferem, mas 0 e 5, tal como 5 e 10, não.

Análise de Welch: F(2; 76,4) = 8,12, p < ,001; Games-Howell: 10 h vs. 0 h, p = ,002