Análise de Variâncias (ANOVA)
Anova refere-se à análise da relação de dois grupos; variável independente e variável dependente. É basicamente uma ferramenta estatística que é utilizada para testar hipóteses com base em dados experimentais. Podemos utilizar a anova para determinar a relação entre duas variáveis; alimentar-habit a variável independente, e a variável dependente condição de saúde.
A diferença entre anova unidirecional e anova bidirecional pode ser atribuída ao propósito para o qual são utilizadas e aos seus conceitos. A finalidade da anova unidirecional é ver se os dados coletados para uma variável dependente estão próximos da média comum. Por outro lado, a anova bidirecional determina se os dados coletados para duas variáveis dependentes convergem para uma média comum derivada de duas categorias.
Anova unidirecional
Anova unidirecional é usada quando há apenas uma variável independente com vários grupos ou níveis ou categorias, e a resposta normalmente distribuída ou variáveis dependentes são medidas, e as médias de cada grupo de variáveis de resposta ou de resultado são comparadas.
Exemplo de anova unidirecional: Considere dois grupos de variáveis, alimento-habit das pessoas da amostra a variável independente, com vários níveis como, vegetariana, não vegetariana e mix; e a variável dependente sendo o número de vezes que uma pessoa adoeceu em um ano. As médias das variáveis de resposta pertencentes a cada grupo composto por N número de pessoas são medidas e comparadas.
Anova de duas vias
Quando existem duas variáveis independentes, cada uma com múltiplos níveis e uma variável dependente em questão, a anova torna-se de duas vias. A anova bidirecional mostra o efeito de cada variável independente sobre as variáveis de resposta única ou de resultado e determina se há algum efeito de interação entre as variáveis independentes. A anova bidirecional tem sido popularizada por Ronald Fisher, 1925, e Frank Yates, 1934. Anos mais tarde, em 2005, Andrew Gelman propôs uma abordagem diferente de modelo multinível de anova.
Exemplo de anova bidirecional: Se no exemplo acima de anova unidirecional, adicionarmos outra variável independente, ‘status de fumante’ à variável independente existente ‘food-habit’, e vários níveis de status de fumante, como não fumante, fumantes de um maço por dia, e fumantes de mais de um maço por dia, construímos uma anova bidirecional.
Superioridade da anova bidireccional
A anova bidireccional tem certas vantagens sobre a anova unidireccional. Estas são;
i. A anova bidireccional é mais eficaz que a anova unidireccional. Na anova bidireccional existem duas fontes de variáveis ou variáveis independentes, nomeadamente o estado alimentar-habit e o estado fumador no nosso exemplo. A presença de duas fontes reduz a variação do erro, o que torna a análise mais significativa.
ii. A anova bidirecional nos ajuda a avaliar os efeitos de duas variáveis ao mesmo tempo. Isto não é possível na anova unidirecional.
iii. A independência dos fatores pode ser testada desde que haja mais de uma observação para cada combinação de fatores ou célula, e o número de observações em cada célula seja o mesmo. No nosso exemplo o fator alimento-habit tem 3 níveis e o fator-tabagismo tem 3 níveis. Assim há 3 x 3 = 9 combinações de fatores ou células.
Sumário
1. Anova é uma análise estatística que é usada no teste de hipóteses com base em dados experimentais. Aqui são analisadas as relações entre dois grupos.
2. Anova unidirecional é usada quando há apenas uma variável independente com vários níveis. A anova bidirecional é usada quando há duas variáveis independentes com vários níveis.
3. A anova bidirecional é superior à anova unidirecional já que o método tem certas vantagens sobre a anova unidirecional.