Alguma vez, durante a sua jornada como pesquisador, já deve ter se perguntado o que é um teste post hoc ou o que significa fazer um teste post hoc.
Testes post-hoc são testes estatísticos que são realizados após o teste de ANOVA para identificar as diferenças significativas entre as médias de diferentes grupos. Eles ajudam a determinar onde as diferenças reais estão localizadas, permitindo que os pesquisadores explorem ainda mais suas descobertas. Existem diversos tipo de teste post hoc e agora vamos ver cada um deles e dicas de qual utilizar de acordo com seus dados.
Qual teste post hoc devo utilizar?
Cada teste post hoc tem sua característica, portanto você deve se atentar aos seus dados para escolher o teste post hoc mais adequado. No SPSS, e outros softwares estatísticos os seguintes testes post-hoc são comumente usados após o teste de Anova.
- Tukey: Este teste é aplicável a três ou mais grupos e pressupõe que as variâncias dos grupos são iguais. Melhor usado quando o número de comparações é alto.
- Bonferroni: Este teste é aplicável a três ou mais grupos e é conservador, o que significa que ele é menos propenso a erros tipo I (falso positivo), mas também é menos poderoso. Melhor usado quando o número de comparações é baixo.
- Scheffe: Este teste é aplicável a três ou mais grupos e é mais poderoso do que o Bonferroni, mas também é menos conservador.
- Fisher’s Least Significant Difference (LSD): Este teste é aplicável a dois grupos e pressupõe que as variâncias dos grupos são iguais. Nenhum ajustamento é feito na taxa de erros para comparações múltiplas.
- Ryan-Einot-Gabriel-Welsch (REGWQ): Este teste é aplicável a três ou mais grupos e não pressupõe que as variâncias dos grupos são iguais. Não deve ser usado quando o número de participantes por grupo é muito discrepante.
- Dunnett T3: Este teste é aplicável a três ou mais grupos. Melhor utilizado quando há heterogeneidade de variância (Heterocedasticidade).
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