Pesquisa na área biomédica: do planejamento à publicação
Análise de variância (ANOVA)
Por exemplo, em uma população de 78 pessoas estudadas para se detectar a presença de determinado parasito, 58 mostraramse parasitadas.
Assim, como ficará o intervalo de confiança ao nível de 95% para a subpopulação parasitada? Aplicando-se a fórmula no exemplo acima (n = 78; x = 58):
f = x/n = 58/78 = 0, 744 → 1 - f = 0,256
Z = 1,96 para 95% de confiança (esse valor não muda nos outros cálculos)
Portanto, o intervalo de confiança tem:
limite inferior = 64,7% e
limite superior = 84,1%.
Vale lembrar que, quanto maior for a amostra, mais estreito será o intervalo de confiança. Para calcular intervalos com 99% de confiança, o Z é 2,575; para 90% de confiança, o Z é 1,645.
Análise de Variância (ANOVA)
A análise de variância, ou ANOVA, também é um teste paramétrico de grande poder estatístico; porém é utilizada na comparação de três ou mais amostras ou tratamentos. Por ser paramétrica, exige variáveis com distribuição normal, amostras independentes tomadas aleatoriamente e variâncias semelhantes das amostras.
A ANOVA compara a dispersão dos dados nos grupos ou tratamentos estudados. Seguindo o raciocínio de que as variâncias devem ser iguais entre grupos analisados, então a dispersão dos dados também o será. Em suma, ela compara a relação da dispersão dos dados entre os grupos com a dispersão dentro dos grupos. Assim, pelos dados coletados, são feitos os seguintes cálculos:
1. as somas dos quadrados dos desvios (SQD):
a. SQD da população ou SQD total (SQD ); T
b. SQD dentro das amostras ou SQD dentro (SQD ); D
c. SQD entre as amostras ou SQD entre (SQD ); E
2. determinação dos quadrados médios:
a. quadrado médio dentro das amostras (QMDD);