1. Comparando duas Variâncias
1.1. A distribuição F
1.1.1. "Fração" F = s²1 / s²2
1.1.2. é uma família de curvas, cada uma de terminada por dois graus de liberdade, um é a variância do denominador e o outro é a variância do numerador
1.1.3. Positivamente assimétrica
1.1.4. Área total sob cada curva de distribuição é igual a 1
1.1.5. F>=0
1.1.6. O valor médio de F é sempre =~igual a 1
1.2. Teste F com duas amostras para comparar variâncias
1.2.1. Utilizado na comparação de duas variâncias populacionais, sigma²1 e sigma²2
1.2.2. Condições:
1.2.2.1. Amostra aleatória
1.2.2.2. Amostra independente
1.2.2.3. Distribuição Normal
1.2.3. Estatística de Teste
1.2.3.1. F = s²1 / s²2
1.2.3.2. s²1 / s²2 representam variâncias amostrais com s²1 >= s²2
2. Análise de Variância
2.1. ANOVA com um fator
2.1.1. Análise de variância com um fator
2.1.2. Teste de hipótese para comparar média de 3 ou mais populações
2.1.3. Formula-se as hipóteses nula e alternativa
2.1.4. Se rejeitamos a hipótese nula, no mínimo uma das médias é diferente das outras
2.1.5. Condições:
2.1.5.1. Amostra selecionada de forma aletória de uma população com distribuição normal ou aproximadamente normal
2.1.5.2. Amostras independentes
2.1.5.3. Cada população tem que ter a mesma variância
2.1.5.4. Amostras(k) >=3
2.1.6. Estatística de teste: razão da variância entre amostras e variância dentro das amostras
2.1.6.1. Entre amostras
2.1.6.1.1. Mede as diferenças de tratamento de cada amostra (chamada de "quadrado médio entre",MSn)
2.1.6.2. Dentro das amostras
2.1.6.2.1. Meda a diferença quanto aos valores dentro de uma mesma amostra (chamada de "quadrado médio dentro", MSw)
2.1.6.3. F = MSb / MSw
2.1.6.3.1. Quando F é quase igual a 1, não rejeitamos a Ho
2.1.6.3.2. Quando F é muito maior que 1, rejeitamos a Ho
2.2. ANOVA com dois fatores
2.2.1. Teste de análise de variância com dois fatores
2.2.2. Testa o efeito de duas variáveis dependentes sobre uma dependente
2.2.3. Tem três hipóteses nulas, uma para cada efeito principal e uma para o efeito de interação
2.2.3.1. Efeito principal:
2.2.3.1.1. Efeito de uma variável independente sobre uma dependente
2.2.3.2. Efeito de interação:
2.2.3.2.1. Efeito de ambas variáveis independentes sobre a dependente
2.2.4. Condições:
2.2.4.1. São as mesmas para o ANOVA com apenas um fator
2.2.4.2. Aqui todas as amostras devem ter o mesmo tamanho
2.2.4.3. Calculamos uma estatística teste para cada hipótese e comparamos com o valor crítico da distribuição F
2.2.4.4. A estatística envolvida em si nesse teste, não está no escopo desse livro