? Um one-way análise de variância , ou ANOVA , é um método estatístico utilizado para comparar as médias de mais de dois conjuntos de dados , para ver se eles são estatisticamente diferentes entre si . SPSS , um pacote de análise estatística , permite o uso de uma ANOVA one-way em sua grande conjunto de processos . No entanto, a análise de variância não é um teste perfeito e sob certas circunstâncias irá fornecer resultados enganosos . Limitações Amostra

O teste ANOVA pressupõe que as amostras utilizadas na análise são " amostras aleatórias simples . " Isso significa que uma amostra de indivíduos ( pontos de dados) são tiradas de uma população maior (a maior de dados piscina ) . As amostras também deve ser independente - ou seja , eles não afetam uns aos outros . ANOVA é geralmente adequado para comparação de médias em estudos controlados , mas quando as amostras não são independentes um teste de medidas repetidas deve ser usado.
Distribuição Normal

ANOVA pressupõe que o dados nos grupos estão normalmente distribuídos . O teste ainda pode ser realizada no caso de não ser o caso - e se a violação deste pressuposto é apenas moderada , o teste ainda é adequado . No entanto, se os dados é um longo caminho a partir da distribuição normal, o teste não vai fornecer resultados precisos . Para contornar esta situação , quer transformar os dados com a função SPSS " Compute " antes de executar a análise, ou usar um teste alternativo , como um teste de Kruskal- Wallace.
Equal desvios padrão

Outra limitação da análise de variância é que ele assume que os grupos têm os mesmos , ou muito semelhantes , desvios-padrão . Quanto maior a diferença de desvios padrão entre grupos , maior a chance de que a conclusão do teste é impreciso. Como o pressuposto de distribuição normal , isto não é um problema, desde que os desvios padrão não são muito diferentes , e os tamanhos de amostra de cada grupo são aproximadamente iguais . Se este não for o caso , um teste de Welch é uma opção melhor .
Comparações Múltiplas

Quando você executa uma análise de variância em SPSS , o valor F resultante e nível de significância apenas dizer-lhe se pelo menos um grupo em sua análise é diferente de pelo menos um outro . Ele não lhe diz quantos grupos ou quais grupos , diferiram estatisticamente . A fim de determinar isto, as comparações de seguimento deve ser realizada . Este é raramente um problema em pequenas análises , mas quanto maior for o número de grupos incluídos no teste de acompanhamento , maior a possibilidade de cometer um erro do tipo I , o qual assume um efeito que não é um .