ANOVA de medidas repetidas
Médias (paramétricos) · Três ou mais medidas repetidas · distribuição de referência: F
Quando usar
Comparar três ou mais condições medidas nos mesmos indivíduos, como em vários momentos de um acompanhamento.
Hipótese nula
As médias de todas as condições são iguais.
Pressupostos
- Normalidade dos resíduos
- Esfericidade (confira com Mauchly)
Estatística
F = \dfrac{QM_{\text{condições}}}{QM_{\text{erro}}}Tamanho de efeito
η² parcial: a variação das condições relativa a ela mais o erro.
\eta^2_p = \dfrac{SQ_{\text{condições}}}{SQ_{\text{condições}} + SQ_{\text{erro}}}Como reportar
F(2, 38) = 6,12; p = 0,005; η²p = 0,24 (com correção de Greenhouse-Geisser, informe os gl corrigidos)
No R e no Python
library(afex)
aov_ez("id", "y", dados, within = "tempo")from statsmodels.stats.anova import AnovaRM
AnovaRM(dados, "y", "id", within=["tempo"]).fit()No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Correções de Greenhouse-Geisser ou Huynh-Feldt, se a esfericidade falhar
- Friedman, sem supor normalidade
- Esfericidade de Mauchly, para conferir o pressuposto
Onde fica no catálogo
Médias (paramétricos). Testes paramétricos supõem um modelo para os dados, em geral a distribuição normal, e comparam parâmetros dele, como a média. Quando o pressuposto vale, são os mais poderosos.
Três ou mais medidas repetidas. Os mesmos indivíduos medidos em três ou mais condições ou momentos: o pareado com mais de duas medidas.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Comparar grupos, ou um grupo com um valor de referência
- Que tipo de resposta você mediu? Numérica: uma medida, como peso, tempo ou nota
- Quantos grupos ou medidas? Três ou mais grupos
- Os grupos são de indivíduos diferentes ou dos mesmos indivíduos? Os mesmos indivíduos, em várias condições ou momentos
- Os resíduos são aproximadamente normais? Sim