17 capítulos
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14. ANÁLISE DE VARIÂNCIA MULTIVARIADA (MANOVA)

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14

ANÁLISE DE VARIÂNCIA

MULTIVARIADA (MANOVA)

14.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➁

Nos últimos cinco capítulos, vimos como o Modelo Linear Geral (MLG) pode ser utilizado para detectar diferenças entre grupos em uma única variável dependente. Contudo, existem muitas circunstâncias em que estamos interessados em diversas variáveis dependentes e, nesses casos, o modelo simples da ANOVA não é adequado. Em vez dele, podemos utilizar uma extensão dessa técnica conhecida como

Análise de Variância Multivariada (ou MANOVA). A MANOVA pode ser pensada como uma

ANOVA para situações em que existem diversas variáveis dependentes. Os princípios da

ANOVA são estendidos à MANOVA no sentido de que podemos utilizar a MANOVA quando existe apenas uma variável independente ou quando existem várias, podemos olhar as interações entre variáveis independentes e podemos ainda realizar contrastes para ver quais grupos diferem entre si. A ANOVA pode ser utilizada somente em situações em que existe uma única variável dependente (ou saída),

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9. ANÁLISE DE COVARIÂNCIA, ANCOVA (MLG 2)

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ANÁLISE DE COVARIÂNCIA,

ANCOVA (MLG 2)

9.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➁

No capítulo anterior, vimos como a

ANOVA de um fator pode ser caracterizada em termos de uma equação de regressão múltipla que utiliza variáveis dummy (auxiliares) para codificar a pertinência aos grupos. Além disso, no Capítulo 5 vimos como a regressão múltipla pode incorporar diversas variáveis previsoras contínuas.

Dessa forma, não deve ser surpresa verificar que a equação de regressão para ANOVA pode ser estendida para incluir uma ou mais variáveis contínuas que podem prever a saída (ou variável dependente). Variáveis contínuas como essas – que não são parte da manipulação experimental principal, mas que têm influência na variável dependente – são conhecidas como covariáveis e podem ser incluídas em uma ANOVA. Quando mensuramos as covariáveis e as incluímos na

ANOVA, denominamos o procedimento de análise de covariância (ou ANCOVA). Este capítulo está centrado nessa técnica. Começaremos apresentando a teoria da ANCOVA de uma forma breve (não se preocupe, não entrarei em

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15. ANÁLISE DE FATORES EXPLORATÓRIA

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ANÁLISE DE FATORES

EXPLORATÓRIA

15.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➁

Nas ciências sociais, geralmente tentamos medir coisas que não podem ser medidas diretamente (as chamadas variáveis latentes ou construtos). Por exemplo, estudantes de administração (ou mesmo psicólogos) podem estar interessados em medir a exaustão (burnout), que é quando alguém que tem trabalhado muito num projeto (um livro, por exemplo) por um longo período de tempo subitamente se encontra destituído de motivação e inspiração e quer bater com a cabeça várias vezes no computador. Você não pode medir a exaustão diretamente: ela tem muitas facetas. Entretanto, pode medir vários aspectos da exaustão: a motivação, o nível de estresse, se a pessoa tem alguma ideia nova e assim por diante. Feito isso, seria útil saber se essas medidas realmente refletem uma única variável. Colocando de outra forma, essas diferentes variáveis são manifestações de uma mesma variável básica?

Este capítulo irá apresentar a análise de fatores (e a análise de componentes principais), uma técnica para identificar grupos ou agrupamentos de variáveis. Essa técnica tem três usos principais: (1) entender a estrutura de um conjunto de variáveis (por exemplo, pioneiros

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11. DELINEAMENTOS DE MEDIDAS REPETIDAS (MLG 4)

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DELINEAMENTOS DE MEDIDAS

REPETIDAS (MLG 4)

11.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➁

Nos últimos três capítulos, aprendemos sobre um procedimento denominado ANOVA, usado para testar diferenças entre várias médias. Até agora nos concentramos em situações em que pessoas diferentes contribuem para médias diferentes; em outras palavras, pessoas diferentes participam de condições experimentais diferentes. Na verdade, não é preciso que sejam pessoas diferentes (tenho a tendência de escrever pessoas porque sou um psicólogo, assim, passo minha vida torturando, quero dizer, testando crianças em nome da ciência), podem ser plantas diferentes, companhias diferentes, diferentes lotes de terra, diferentes grupos virais, diferentes bodes ou até mesmo diferentes ornitorrincos. De qualquer modo, o ponto é que eu ignorei completamente as situações nas quais as mesmas pessoas

(plantas, bodes, hamsters, líderes galácticos verdes do espaço com sete olhos, ou seja lá o que for) contribuem para as diferentes médias.

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17. EPÍLOGO

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EPÍLOGO

Eis algumas perguntas que o autor enviou

Um observador pode ser um participante?

Eu tenho visto demais?

É válido se não posso tocar?

Se a visão é tudo o que eu posso assegurar

O entendimento está fora do alcance.

(Fugazi, 2001)

Então, você chegou ao final do livro, hein?

Se você leu o livro de cabo a rabo, investiu grande parte da sua vida (possivelmente toda a sua vida, a não ser que você seja um leitor rápido) neste livro e eu estou lisonjeado. Você deve ter aprendido algo sobre estatística (se não, eu certamente aprendi muito escrevendo o livro), mas o mais importante é que tivemos nossa parte justa de sexo, drogas e rock’n’roll

(em exemplos, obviamente).

Um dos grandes problemas em ser apaixonado por lecionar é que você constantemente se dá conta de como é um péssimo professor. O dia em que eu obtive a cópia da primeira edição deste livro eu estava muito entusiasmado: o abri para admirar meu trabalho e a primeira coisa que encontrei foi um erro! Era um erro pequeno, mas desde então tenho encontrado imperfeições irritantes. Assim, quando os editores decidiram que queriam uma nova versão eu pensei

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