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ANOVA: Análise de Variância UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CENTRO DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE ALIMENTOS Tabela 1- Modelo para análise de variância (ANOVA) n= n ° de amostras p= n ° de julgadores N = n° total de observações Se Fcal for maior que Ftab, existe diferença significativa (p<0,05) entre pelo menos duas amostras codificadas. (SÃO PAULO, 2008) Teste de Médias Teste de Dunnett Onde: - dms= diferença mínima significativa; - D= valor obtido pela tabela; - QM resíduo= obtido do quadro da ANOVA; - J= Número de julgadores (SÃO PAULO, 2008) Teste de Tukey Onde: - dms= diferença mínima significativa; - q = valor obtido pela tabela; - QM resíduo= obtido do quadro da ANOVA; - n = Número de julgadores Muitos Cálculos????? Vamos simplificar???? ANOVA EXCEL 9. Intervalo de entrada ( Seleciona toda a planilha) -> Marca a opção “rótulos” ->Opções de saída (nova planilha) -> OK 10. Verificar a média das amostras 11. Quadro da Análise de variância ANOVA Fonte da variação SQ gl MQ F valor-P F crítico Linhas ( Provadores) 149,3333 49 3,047619 1,54026 0,035677 1,482944 Colunas ( Amostras) 66,09333 2 33,04667 16,70171 5,73E-07 3,089203 Erro 193,9067 98 1,978639 Total 409,3333 149 p= 0,05 Como F> Fcritico crítico indica que há diferença entre as amostras em relação ao atributo aroma realizadas ao nível de significância de 5%. 12. Para comparar as amostras testes aplicou-se o teste de Tukey , onde foi calculado o DMS ao nível de significância de 5% e desta forma analisou-se quais amostras diferiram entre si, fazendo o módulo da diferença entre as médias das amostras e comparando-as ao DMS calculado. Onde, QMresiduo= 1,98 n= 50 q= (Tabela 9), P= 3, e GL resíduo = 98 (A) 3,40 (D) (B) X = 3,42 120 (C) 3,36 (E) dms= 0,68 A-B 4,5-6,1 1,6 A-C 4,5-5,8 1,3 B-C 6,1-5,8 0,3 Média > dms – As amostras diferem entre si Média < dms – As amostras não diferem entre si > dms (0,68) – As amostras diferem entre si; > dms (0,68) – As amostras diferem entre si; < dms (0,68) – As amostras não diferem entre si A B C 4,5a 6,1b 5,8b