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Como Fazer Dois Modos Anova No Stata Forex.

Started by admin, Aug 12, 2020, 04:46 pm

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Como Fazer Dois Modos Anova No Stata Forex.
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ANOVA de dois sentidos nas estatísticas SPSS Introdução A ANOVA de dois sentidos compara as diferenças médias entre os grupos que Foram divididos em duas variáveis ​​independentes (chamados de fatores). O objetivo principal de uma ANOVA bidirecional é entender se existe uma interação entre as duas variáveis ​​independentes na variável dependente. Por exemplo, você pode usar uma ANOVA de dois sentidos para entender se existe uma interação entre gênero e nível educacional sobre ansiedade de teste entre estudantes universitários, onde gênero (homens) e nível de educação (undergraduatepostgraduate) são suas variáveis ​​independentes e a ansiedade de teste é Sua variável dependente. Alternativamente, você pode querer determinar se existe uma interação entre o nível de atividade física e o gênero na concentração de colesterol no sangue em crianças, onde a atividade física (lowmoderatehigh) e gênero (malefemale) são suas variáveis ​​independentes e a concentração de colesterol é sua variável dependente. O termo de interação em uma ANOVA de dois sentidos informa se o efeito de uma de suas variáveis ​​independentes na variável dependente é o mesmo para todos os valores de sua outra variável independente (e vice-versa). Por exemplo, é o efeito do gênero (malefemale) na ansiedade de teste influenciada pelo nível educacional (undergraduatepostgraduate) Além disso, se uma interação estatisticamente significativa for encontrada, você precisa determinar se há algum efeito principal simples e, se houver, o que esses Os efeitos são (discutimos isso mais tarde em nosso guia). Nota: Se você tem três variáveis ​​independentes em vez de duas, você precisa de uma ANOVA de três vias. Neste guia de início rápido, mostramos como realizar uma ANOVA de duas vias usando SPSS Statistics, bem como interpretar e denunciar os resultados desse teste. No entanto, antes de apresentarmos este procedimento, você precisa entender os diferentes pressupostos que seus dados devem atender para que uma ANOVA de dois sentidos lhe dê um resultado válido. Nós discutimos estes pressupostos a seguir. Pressupostos de estatísticas SPSS Quando você escolhe analisar seus dados usando uma ANOVA de dois sentidos, parte do processo envolve a verificação para garantir que os dados que deseja analisar possam ser analisados ​​usando uma ANOVA de dois sentidos. Você precisa fazer isso porque é apropriado usar uma ANOVA de dois sentidos se seus dados passarem seis pressupostos que são necessários para uma ANOVA de dois sentidos para lhe dar um resultado válido. Na prática, verificar essas seis premissas significa que você tem mais alguns procedimentos para executar em SPSS Statistics ao realizar sua análise, além de passar um pouco mais de tempo pensando nos seus dados, mas não é uma tarefa difícil. Antes de apresentá-lo a estes seis pressupostos, não se surpreenda se, ao analisar seus próprios dados usando as Estatísticas SPSS, uma ou mais dessas suposições são violadas (ou seja, não é cumprida). Isso não é incomum quando se trabalha com dados do mundo real em vez de exemplos de livros didáticos, que muitas vezes mostram apenas como realizar uma ANOVA de dois sentidos quando tudo correr bem No entanto, não se preocupe. Mesmo quando seus dados falham em certos pressupostos, muitas vezes há uma solução para superar isso. Primeiro, vamos dar uma olhada nestes seis pressupostos: Suposição 1: Sua variável dependente deve ser medida no nível contínuo (ou seja, variáveis ​​de intervalo ou de relação). Exemplos de variáveis ​​contínuas incluem o tempo de revisão (medido em horas), a inteligência (medida com o escore de QI), o desempenho do exame (medido de 0 a 100), o peso (medido em kg) e assim por diante. Você pode aprender mais sobre variáveis ​​de intervalo e proporção em nosso artigo: Tipos de variável. Assunção 2: Suas duas variáveis ​​independentes devem consistir em duas ou mais categóricas. Grupos independentes. Exemplo de variáveis ​​independentes que atendem a este critério incluem gênero (2 grupos: masculino ou feminino), etnia (3 grupos: caucasiano, afro-americano e hispânico), profissão (5 grupos: cirurgião, médico, enfermeiro, dentista, terapeuta) e assim por diante . Assunção 3: você deve ter independência de observações. O que significa que não há relação entre as observações em cada grupo ou entre os próprios grupos. Por exemplo, deve haver diferentes participantes em cada grupo, sem participantes em mais de um grupo. Este é mais um problema de design de estudo do que algo que você testaria, mas é uma suposição importante da ANOVA de dois sentidos. Se o seu estudo falhar nesta suposição, você precisará usar outro teste estatístico em vez da ANOVA bidirecional (por exemplo, um projeto de medidas repetidas). Se você não tem certeza se seu estudo atende a essa suposição, você pode usar o nosso Seletor de Teste Estatístico. Que é parte de nossos guias aprimorados. Assunção 4: Não deve haver valores atípicos significativos. Os outliers são pontos de dados dentro de seus dados que não seguem o padrão usual (por exemplo, em um estudo de 100 alunos de pontuação de QI, onde o escore médio foi de 108 com apenas uma pequena variação entre os alunos, um aluno teve uma pontuação de 156, o que é muito Incomum, e pode até colocá-la no topo 1 dos escores de QI globalmente). O problema com outliers é que eles podem ter um efeito negativo na ANOVA de dois sentidos, reduzindo a precisão de seus resultados. Felizmente, ao usar SPSS Statistics para executar uma ANOVA de dois sentidos em seus dados, você pode detectar facilmente possíveis valores abertos. No nosso guia avançado ANOVA bidirecional, nós: (a) mostramos como detectar outliers usando estatísticas SPSS e (b) discutir algumas das opções que você tem para lidar com outliers. Assunção 5: Sua variável dependente deve ser aproximadamente normalmente distribuída para cada combinação dos grupos das duas variáveis ​​independentes. Embora isso pareça um pouco complicado, é facilmente testado para usar o SPSS Statistics. Além disso, quando falamos sobre a ANOVA bidirecional apenas exigindo dados aproximadamente normais, isso ocorre porque é bastante robusto para violações da normalidade, o que significa que a suposição pode ser um pouco violada e ainda fornecer resultados válidos. Você pode testar a normalidade usando o teste de Shapiro-Wilk para a normalidade, que é facilmente testado para usar o SPSS Statistics. Além de mostrar-lhe como fazer isso no nosso guia de ANOVA de duas vias melhorado, também explicamos o que você pode fazer se seus dados falharem nessa suposição (ou seja, se ele falhar mais do que um pouco). Assunção 6: precisa haver homogeneidade de variâncias para cada combinação dos grupos das duas variáveis ​​independentes. Mais uma vez, embora isso pareça um pouco complicado, você pode testar facilmente essa suposição nas estatísticas SPSS usando o teste Levenes para a homogeneidade das variações. No nosso guia ANOVA de duas vias melhorado, nós (a) mostramos como realizar o teste Levenes para a homogeneidade das variações nas estatísticas do SPSS, (b) explicar algumas das coisas que você precisará considerar ao interpretar seus dados e (c) Apresentar possíveis formas de continuar com sua análise se seus dados não conseguirem atender a essa suposição. Você pode verificar os pressupostos 4, 5 e 6 usando as estatísticas do SPSS. Antes de fazer isso, você deve certificar-se de que seus dados atendam às premissas 1, 2 e 3, embora você não precise do SPSS Statistics para fazer isso. Basta lembrar que se você não executar corretamente os testes estatísticos sobre esses pressupostos, os resultados obtidos ao executar uma ANOVA de dois sentidos podem não ser válidos. É por isso que dedicamos uma série de seções do nosso guia ANOVA bidirecional aprimorado para ajudá-lo a obter esse direito. Você pode descobrir sobre o nosso conteúdo aprimorado como um todo aqui. Ou mais especificamente, saiba como ajudamos com as hipóteses de teste aqui. Na seção, Procedimento de teste em SPSS Statistics. Ilustramos o procedimento de Estatísticas SPSS para realizar uma ANOVA de dois sentidos, assumindo que nenhum pressuposto foi violado. Primeiro, apresentamos o exemplo que usamos para explicar o procedimento ANOVA de duas vias em SPSS Statistics.