o teste anova é um método que compara todas as médias em um único teste visando a identificar a existência de ao menos uma diferença entre os grupos se existir a interpretação dos resultados depende do valor da razão f de variância quando F da anova é menor que 1 O que podemos concluir dos grupos analisados
a) A variabilidade entre os grupos é igual a variabilidade dentro dos grupos
b) Os grupos analisados não diferem entre si.
c) a variabilidade entre os grupos é menor do que a variabilidade dentro dos grupos.
d) Os grupos diferem entre si e o grupo 1 é diferente dos demais.
e) A variabilidade entre os grupos é maior do que a variabilidade dentro de cada grupo assim os grupos analisados diferem entre si mas não é possível identificar qual é o grupo diferente.
a) A variabilidade entre os grupos é igual a variabilidade dentro dos grupos
b) Os grupos analisados não diferem entre si.
c) a variabilidade entre os grupos é menor do que a variabilidade dentro dos grupos.
d) Os grupos diferem entre si e o grupo 1 é diferente dos demais.
e) A variabilidade entre os grupos é maior do que a variabilidade dentro de cada grupo assim os grupos analisados diferem entre si mas não é possível identificar qual é o grupo diferente.
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Resposta: E.
A variabilidade entre os grupos é maior do que a variabilidade dentro de cada grupo. Assim, os grupos analisados diferem entre si, mas não é possível identificar qual é o grupo diferente.
Explicação passo a passo:
Resposta: E. A variabilidade entre os grupos é maior do que a variabilidade dentro de cada grupo. Assim, os grupos analisados diferem entre si, mas não é possível identificar qual é o grupo diferente.
Explicação passo a passo: No cálculo de F, podemos ter três casos: F < 1; F = 1; ou F > 1. Quando F > 1, concluímos que a variabilidade entre os grupos é maior do que aquela dentro de cada grupo. Ou seja, sabemos que os grupos analisados têm diferenças entre si, mas não podemos identificar qual é o grupo diferente. Se desejarmos identificar qual grupo é diferente, devemos usar um teste de comparações múltiplas entre as médias.