Teste de Bartlett - Tutorial Excel

[@renatamartins1354]

Querido professor, o Senhor poderia dar um resumo para que serve a hogeneidade das variância

[@andersoncanteli]

Claro! Os testes desenvolvidos para comparar as médias diversos grupos seguem alguns pré-requisitos, sendo que em alguns casos as variâncias serem equivalentes é um destes pré-requisitos. Por exemplo, o teste de Tukey para comparação de médias foi desenvolvido com esta premissa. Se eu não me engano o teste de Fisher também. Isso quer dizer que os valores críticos do teste partem desse pressuposto (dentre outros, como o da Normalidade da distribuição dos grupos e da independência das amostras por ex.). Utilizar o teste de Tukey com dados que apresentam variâncias não homogêneas reduz o poder do teste (o beta), o que pode levar a você cometer um erro de tipo 2. Isso quer dizer que aumenta a chance de você concluir que os grupos são iguais quando eles verdadeiramente são diferentes. No caso das variâncias não serem homogêneas, talvez seja mais adequado utilizar testes não paramétricos (ou robustos) do que utilizar testes paramétricos, para evitar este tipo de erro. Algo similar ocorre com a regressão, onde quando os grupos não apresentam variâncias homogêneas devemos utilizar a regressão ponderada (ou um método robusto), pois a regressão "comum" considera que as variâncias são iguais. Isto pode ter implicações importantes nos resultados, especialmente nos intervalos de confiança do modelo. Na prática, identificar que as variâncias não são iguais é um bom indício de que você deveria utilizar métodos não paramétricos ou métodos robustos ao invés de métodos paramétricos. Dessa forma, as conclusões dos seus testes estarão mais próximas da conclusão verdadeira. Se quiser ir um pouco mais a fundo nesse tópico, mas com algo mais acessível, sugiro estudar os testes de comparação de par de médias de tukey. Tem o teste para variâncias homogêneas e o teste para variâncias não homogêneas. Se quiser algo mais "parrudo", estude regressão "comum" e a regressão ponderada. Atente que eu simplifiquei um pouco aqui, pois o próprio teste de homogeneidade tem suas premissas. Caso seja do seu interesse, marque uma aula comigo: [e-mail]

[@giselefarias8899]

Anderson, quando eu tenho mais de um conjunto de dados para analisar a variancia e no final quero ver o resultado por completo como eu deveria proceder? Ex: 5 conjuntos de dados foram homogêneos e os outros 4 restantes foram não homogêneos. Eu consideraria o homogêneo pois mais conjuntos chegaram a esse resultado? Obrigada

[@andersoncanteli]

Olá @Gisele Farias, Eu não entendi perfeitamente sua pergunta. Não ficou claro para mim se são 4, 5 ou 9 grupos que estão sendo comparados! Poderia expandir a pergunta com um pouco mais de detalhes? ___ Os testes de homogeneidade verificam se diversos conjuntos de dados apresentam variância similar entre si. Então se você tem 9 conjuntos de dados, ou eles são homogêneos ou não são homogêneos. Se apenas 1 grupo apresentar variância diferente ou se os 9 apresentarem variâncias diferentes, não faz diferença. A conclusão do teste é que as variâncias não são homogêneas. Agora, se você tem inicialmente 4 grupos, vamos chamar eles de A, B, C e D, e um teste de homogeneidade (O Bartllet por exemplo), indicar que as variâncias não são homogêneas, significa que que pelo menos 1 grupo tem variância que é diferente dos demais. Agora, suponha que um novo grupo seja adicionado aos 4 grupos citados, o grupo E, e o teste agora indique que as variâncias são homogêneas. Então podemos dizer que as variâncias entre os grupos A, B, C, D e E são homogêneas. Mas é entre estes 5 grupos. Então repare que pode acontecer de que ao comparar 4 grupos, o resultado seja um, e ao adicionar um novo grupo (ou mais), o resultado seja outro. Ou mesmo remover um grupo. Mas lembre que nos testes de comparação que seguem, se utiliza a média dos erros estimada com todos os grupos. Então deve-se manter o número de grupos que está sendo comparado, para evitar problemas de interpretação dos dados!

[@giselefarias8899]

@@andersoncanteli Olá! Vou explicar melhor: tenho 8 grupos de dados, onde fiz o teste de barllet separadamente, em planilhas diferentes. Cinco desses grupos deram resultados homogêneos, e os outros 4 grupos apresentaram resultados heterogêneos. Então pensei que poderia concluir que, analisando esses 8 grupos de dados deveria se considerar o resultado homogêneo, pois a maioria levou a esse resultado. Mas entendi o que você explicou, se tenho um ou mais dados que diferem ,o resultado deve ser considerado heterogêneo. O que tinha pensado anteriormente não faz muito sentido. Obrigada pelo vídeo e explicação! Foram excelentes!

[@helenamaraoliveira4517]

Olá, muito obrigada pelo vídeo, me auxiliou bastante. Gostaria de saber somente se a planilha disponibilizada na descrição do vídeo é a mesma que está nas respostas de alguns comentários? Utilizei diretamente a que estava na descrição do vídeo.

[@andersoncanteli]

Fico feliz que tenha te ajudado! O link da descrição esta correto sim :D

[@andersoncanteli]

Link para baixar a planilha: bit.ly/teste_bartlett Link alternativo: github.com/andersonmdcanteli/statistic/blob/master/teste_bartlett.xlsx

[@eduardo3410]

Bom dia Amigo, parabéns pelo vídeo, me ajudou muito mesmo. Porém fiquei com uma dúvida, quando faço os cálculos do denominador passo a passo, separadamente, ou seja, 1+(1/(3*(K-1))) e multiplico pela diferença entre o somatório de 1/GL e 1/N-K, o resultado dá 0,345679012 . Será se os parêntesis estão me atrapalhando na hora de escrever a fórmula completa? Notei isso quando utilizei outra base de dados, com outras variáveis, e o denominador continuava dando 1,049... Muito obrigado.

[@andersoncanteli]

Olá Eduardo, Talvez vc não tenha escrito corretamente, mas vamos lembrar lá da ordem de calculo, onde primeiro fazemos multiplicação pra depois fazer a soma. Então o 1 é somado sempre depois da multiplicação. Dessa forma, primeiro é (1/(3*(K-1))) vezes a diferença dos somatórios, e é a essa multiplicação que se soma 1. Da forma como vc escreveu, vc esta fazendo 1+(1/(3*(K-1))), e só depois multiplica pelo outro termo. Quanto ao denominador ter sempre o mesmo valor, repare que o denominador é apenas relativo ao número de grupos e numero de repetições. Nesse caso, são 3 grupos e 10 repetições. Independentemente dos valores das repetições, sempre que tiver 3 grupos e 10 repetições, o valor no denominador será 1,049. Caso você adicione um 4 grupos com 10 repetições, o valor do denominador vai ser 1,069. Para cada par com K grupos e N repetições, você terá um mesmo valor no denominador.

[@eduardo3410]

@@andersoncanteli Perfeito amigo. Muito obrigado. Era exatamente esse fundamento basal, da ordem das operações básicas, que eu estava cometendo o erro. Obrigado!!!

[@andersoncanteli]

@@eduardo3410 Que bom que resolveu seu problema! Essa equação é bem complicada, muitos parenteses para inserir! Só pra te lembrar, tem o link no post fixado para você baixar ela, caso precise :)