A variância agrupada combina a variabilidade de dois ou mais grupos em uma estimativa única e mais confiável - a mesma estimativa em que um teste t de duas amostras ou ANOVA unidirecional se baseia quando assume que os grupos compartilham uma variância populacional comum. Esta calculadora calcula a partir de variações resumidas, desvios padrão ou dados brutos.
Como funciona a variação agrupada
A variância agrupada pondera a variância da amostra de cada grupo pelos seus graus de liberdade (n − 1) em vez de tratar todos os grupos igualmente. Um grupo com 30 observações diz mais sobre a verdadeira variância populacional do que um grupo com 5 observações, então ele deveria - e tem - ter mais peso na estimativa combinada: sp² = Σ((nᵢ − 1)sᵢ²) / Σ(nᵢ − 1).
Este é o mesmo estimador de variância usado dentro de um teste t agrupado de duas amostras e, generalizado para mais de dois grupos, o termo médio quadrado interno (MSW) de uma ANOVA unidirecional.
Entradas e o que elas significam
Cada grupo precisa de um tamanho de amostra (n ≥ 2, já que uma única observação não tem variância) e sua variância, seu desvio padrão ou sua lista de dados brutos. A variância e o SD estão matematicamente relacionados (variância = SD²), portanto, alternar as guias simplesmente altera qual delas você insere diretamente – a calculadora converte internamente. Os rótulos são opcionais e usados apenas para identificar grupos no resumo.
Limites e casos extremos
O agrupamento pressupõe que as verdadeiras variâncias populacionais dos grupos são realmente iguais (ou próximas a isso) — se um grupo for dramaticamente mais variável que outro, um teste F para igualdade de variâncias deve ser executado primeiro, uma vez que agrupar variâncias muito diferentes pode distorcer o erro padrão de um teste t posterior. A variância agrupada também não testa se as médias do grupo diferem. Para isso, combine-a com um teste t de duas amostras ou ANOVA usando a estimativa agrupada que esta calculadora produz.