Uma análise de variância , ou " ANOVA " é um procedimento estatístico utilizado para determinar se as diferenças entre as médias de três ou mais grupos de dados são estatisticamente significativos . Uma das desvantagens de um one-way ANOVA é que não posso dizer especificamente quais grupos são diferentes - ele só pode dizer que em algum lugar entre seus grupos , existe uma diferença . Para obter informações adicionais , você precisa de testes post-hoc . Instruções
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Execute seu ANOVA em seu pacote de análise estatística , e selecione a opção "Post -Hoc " , que também pode ser rotulado de " Acompanhamento comparações " ou " Teste de efeitos principais. " < Br > Página 2

Decida se você irá ajustar o seu nível de significância , e selecione o método de fazê-lo . Se você só tem três grupos e são bastante confiante - devido a testes anteriores ou teoria comprovada - de que o seu resultado vai sair de uma certa maneira , use " . LSD " Caso contrário, selecione " Bonferroni " ou " Tukey " se o seu pacote não oferece correção de Bonferroni .
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Espere para que os resultados aparecem na tela, e em seguida, verifique se o rácio global "F" da análise de variância é significativa. Desloque-se para a tabela que contém a relação de "F" , geralmente simplesmente rotulados " ANOVA ", e encontrar o " Entre os grupos " linha. Confira o significado desta linha, normalmente rotulado como " Sig " ou " p. " Se é acima de seu nível alfa (geralmente 0.05 - consulte o seu professor ou parceiros de pesquisa para ter certeza) , e você selecionou LSD na etapa anterior , pare aqui - você não têm diferenças significativas. Caso contrário, continue para a próxima etapa .
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Enrole para baixo a tabela detalhando seus post-hoc de testes, geralmente rotulados como " as comparações múltiplas. " Cada grupo é listado abaixo da primeira coluna , e sua comparação com os outros grupos é dada na segunda coluna . Olhe para o " Sig " ou coluna "p" , e varrer para baixo para ver se quaisquer resultados são mais baixos do que o seu nível de alfa. Se o são , siga a linha para a esquerda para ver qual dois grupos este se refere. Os meios de esses grupos são significativas estatisticamente . Continue por toda a mesa.
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Verifique quão grande são as diferenças. Às vezes, as diferenças estatisticamente significativas pode ser encontrada quando as diferenças reais entre as médias são muito pequenas. Visite uccs.edu /~ faculdade /lbecker /e para os dois grupos que você está comparando , digite sua média e desvio padrão do seu ANOVA resulta nas caixas de texto à direita da tela. Clique em " Calcular " e marque a caixa d de Cohen . Os tamanhos de efeito que são consideradas de pequeno, médio e grande porte são 0,2 , 0,5 e 0,8 , respectivamente.