Teste de esfericidade de Mauchly
Variâncias (dispersão) · Três ou mais medidas repetidas · distribuição de referência: χ²
Quando usar
Verificar a esfericidade antes de uma ANOVA de medidas repetidas: as variâncias das diferenças entre condições devem ser iguais.
Hipótese nula
A matriz de covariâncias é esférica.
Pressupostos
- Normalidade multivariada
- Pelo menos três condições
Estatística
W = \dfrac{\det(\mathbf{S})}{\left(\operatorname{tr}(\mathbf{S}) / p\right)^p}Como reportar
W = 0,71; χ²(2) = 6,2; p = 0,045; ε de Greenhouse-Geisser = 0,78
No R e no Python
R
library(afex)
summary(aov_ez("id", "y", dados, within = "tempo")) # traz o MauchlyPython
import pingouin as pg
pg.sphericity(dados, dv="y", subject="id", within="tempo")No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- ANOVA de medidas repetidas, com correção de Greenhouse-Geisser ou Huynh-Feldt se a esfericidade falhar
Onde fica no catálogo
Variâncias (dispersão). Comparam o quanto os dados se espalham, não o centro. Servem por si mesmos, como no controle de qualidade, e para conferir o pressuposto de variâncias iguais de outros testes.
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? Verificar um pressuposto ou a distribuição dos dados
- O que você quer verificar? A esfericidade, antes de uma ANOVA de medidas repetidas
Também aparece junto de outros testes:
- Para conferir um pressuposto antes de ANOVA de medidas repetidas.