Pesquisa na área biomédica: do planejamento à publicação
Dupla análise de variância de Friedman
1) quando há três grupos com número pequeno de casos (k = 3 e nj ≤ 5),
pesquisar na tabela dos limites de probabilidade da distribuição de H
(H ) no teste Kruskal-Wallis, de acordo com o número de grupos crítico
analisados, tem-se que:
Se H < H rejeita-se H calculado crítico0
2) quando há mais de três grupos ou quando eles têm grande número de
casos (k > 3 ou nj > 5), H tem distribuição de qui-quadrado com k–1 graus de liberdade; sabendo-se o qui-quadrado crítico, tem-se que:
Se H 2 ≥ X rejeita-se H
calculado crítico 0.
No exemplo acima, como há mais de cinco elementos em cada grupo,
usa-se a tabela do qui-quadrado para se verificar a significância do valor H calculado. Nesse caso, com dois graus de liberdade (k–1), a significância está compreendida entre 0,10 e 0,05 — o que deve ser interpretado como não-existência de diferença entre os três grupos, pois valor de P é maior que 0,05.
Dupla Análise de Variância De Friedman
Trata-se de teste não paramétrico que compara três ou mais grupos de
amostras pareadas. Quando os dados de k amostras pareadas se apresentam, pelo menos, em escala ordinal, a prova de Friedman é útil para se comprovar a hipótese de nulidade de que as k amostras tenham sido extraídas de uma mesma população. Os dados são transformados em postos, e o teste determina a probabilidade de as diferentes colunas de postos terem vindo de uma mesma população. Por exemplo, suponha que se queira estudar os escores de três indivíduos sob quatro condições diferentes (k = 4 e N = 3). Assim, três estudantes (A, B, C) ordenam quatro estágios de uma linha de montagem (I, II, III e IV) — conforme mostrado a
Tabela 6.17.
TABELA 6.17 — Escores de três grupos correspondentes
sob quatro condições
Grupos Condições
I II III IV
A 9 4 1 7
B 6 5 2 8
C 9 1 2 6