Existem várias boas razões para pensar que a ANOVA deve ser ensinada no contexto da regressão. Primeiro, ela fornece um contexto familiar, por que não utilizar essa base de conhecimento para explicar o novo conceito (tornando-o mais fácil de compreender). Segundo, o método tradicional de ensinar a ANOVA (conhecido como método da razão das variâncias) é bom para delineamentos simples, mas problemático em situações mais complexas (como na análise de covariância). O modelo de regressão se estende de uma forma lógica para esses delineamentos mais complexos, sem que seja necessário ficar atolado na matemática.
FIELD, A. Descobrindo a estatística usando o SPSS. Porto Alegre: Penso Editora, 2009.
A partir do trecho apresentado, marque a alternativa que representa uma característica correta sobre a ANOVA (Análise de Variância).
1 A ANOVA é baseada na estatística qui-quadrada.
2 A hipótese nula da ANOVA afirma que nem todas as médias são iguais.
3 A hipótese nula da ANOVA afirma que os dados seguem distribuição normal.
4 A hipótese alternativa da ANOVA afirma que os dados são correlacionados fortemente.
5 A ANOVA é baseada na estatística F.
A alternativa correta sobre a ANOVA (Análise de Variância), de acordo com o trecho apresentado, é a seguinte: 2) A hipótese nula da ANOVA afirma que nem todas as médias são iguais.
A ANOVA é baseada na estatística F.
Porque A ANOVA não é utilizada para testar a correlação forte dos dados. A hipótese nula da ANOVA afirma que as médias dos grupos são iguais. O correto seria falar que ela é obtida a partir da estatística F. Partindo dessa estatística, é possível encontrar o valor de p e verificar a significância do teste.
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