Métodos Quantitativos Tema 1 Aula 4

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Aula 4 – Análise de Variância (ANOVA) 
Olá! Seja bem-vindo à quarta aula da disciplina “Métodos Quantitativos”. 
 
Nesse encontro, estudaremos o conceito de ANOVA, ou seja, Análise de Variância. Esse método é 
utilizado para verificar se determinados fatores influenciam na variável em estudo, utilizando para 
testes de igualdade de três ou mais médias. 
Ao final dessa aula você deverá ser capaz de: 
 Entender os conceitos de ANOVA e suas aplicações. 
 Testar a igualdade de três ou mais médias populacionais, usando o método ANOVA de um fator. 
 Verificar se um determinado fator influencia ou não na característica de uma determinada 
variável de estudo. 
 Realizar o teste ANOVA de dois fatores. 
 A partir de dados de tabela combinada com dois fatores, verificar qual fator de dados em análise 
influencia na característica da variável em estudo. 
 
Bons estudos! 
 
Tema 1: Análise de variância (ANOVA) 
Quando estudamos um processo, produto e/ou serviço podem haver diversos fatores 
influenciando na característica de interesse. Por exemplo, pode-se estar interessado em saber se o 
fator percentagem de algodão influencia, ou não, na característica de interesse de resistência mecânica 
de uma determinada fibra. Para solucionar tal questionamento, o método ANOVA é utilizado. 
Segundo Martins (2010), a Análise de Variância (ANOVA) é um método estatístico que, por meio 
de teste de igualdade de médias, verifica se fatores (variáveis independentes) produzem mudanças 
sistemáticas em alguma variável de interesse (variável dependente). Quando se inclui na análise 
apenas um fator, tem-se ANOVA de um fator. Quando são utilizados dois fatores, tem-se a ANOVA de 
dois fatores. Caso sejam utilizados mais que dois fatores, tem-se a ANOVA multifatorial. 
Quando aplicamos a ANOVA, há alguns pressupostos que devem ser satisfeitos. São eles: 
1. Amostras independentes: uma observação não pode ser influenciada pela anterior ou pela próxima, 
assim os dados são coletados aleatoriamente dentro do espaço amostral. 
2. Cada grupo de observações deve provir de uma população com distribuição normal. 
3. Homogeneidade das variâncias entre os grupos: as variâncias dentro de cada grupo são iguais (ou 
pelo menos próximas) àquela dentro de todos os grupos. 
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