Dando continuidade a relação entre os constructos psicológicos e a utilização da matemática, veremos outra medida paramétrica: ANOVA. Este método também é bastante estudado na psicologia experimental ou quase-experimental
A análise de variância (ANOVA) não trata da adequação de linhas a um conjunto de dados. A análise de variância (ANOVA) testa se amostras tenham sido retiradas de uma mesma população com a mesma média rejeitando ou confirmando uma hipótese. Por exemplo, suponha quatro turmas de alunos foram ensinadas utilizando quatro diferentes técnicas pedagógicas. As notas dos alunos nos exames são então comparadas. Gostaríamos de saber se a média das notas nas provas são essencialmente as mesmas para todas as quatro classes. A análise de variância (ANOVA) nos permite testar esta hipótese. (Note que ANOVA é uma generalização do t-teste que testa se a média de duas populações são as mesmas quando comparamos duas amostras extraídas dessas populações).
A análise de variância (ANOVA) trabalha decompondo a variação das notas em variação entre as classes e da variação dentro das classes. A variação dentro das classes é simplesmente devido a fatores fortuitos (diferenças pessoais, inteligência, aptidão, etc. entre os alunos na classe). A variação entre as classes é devido a fatores fortuitos e também das diferenças das técnicas de ensino. Se as diferentes técnicas pedagógicas não têm efeito real sobre as notas das provas, tanto a variação entre as classes e da variação dentro das classes são devidas apenas a fatores fortuitos, e os dois tipos de variação devem ser aproximadamente do mesmo tamanho. Se, no entanto, a técnica de ensino faz diferença na pontuação dos alunos, então a variação entre deve ser substancialmente maior do que a variação dentro. ANOVA basicamente analisa os dois tipos de variação para ver se eles diferem em tamanho, rejeitando ou mantendo a hipótese de que técnicas de ensino influenciam as notas dos alunos.
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