Exerc anova 03 071

INSTITUTO SUPERIOR POLITÉCNICO DE VISEU
ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA
Estatística Aplicada
Ano Lectivo 2006/2007 Ficha n.º2
Nos exercícios que se seguem, e caso seja necessário, considere que os pressupostos necessários à
aplicação da ANOVA são verificados.
1. Os dados da tabela abaixo referem-se às cotações de quatro grupos diferentes de acções. Pretende-
se saber se há diferenças reais entre os quatro grupos de acções e caso haja quais os grupos que
diferem significativamente. Admita que a variância na cotação é igual para os 4 grupos de acções.
Grupos de acções
Observações 1 2 3 4
1 15.1 14.9 15.4 15.6
2 15.0 15.2 15.2 15.5
3 14.9 14.9 16.1 15.8
4 15.7 14.8 15.3 15.3
5 15.4 14.9 15.2 15.7
6 15.1 15.3 15.2 15.7
Médias amostrais 15.2 15.0 15.4 15.6
Variâncias amostrais 0.088 0.04 0.124 0.032
a) Faça os testes adequados com nível de significância 0.05.
b) Represente os resultados numa tabela ANOVA.
2. Os salários médios por hora de mecânicos de automóvel foram objecto de estudo recente por um
grupo de consumidores. A finalidade era determinar a eventual existência de diferenças entre 4
localidades, isto é pretende-se saber se há diferenças significativas entre os ordenados médios das 4
localidades e entre que localidades se verificam essas diferenças. Os dados constam do quadro abaixo.
Faça os testes adequados ao nível de significância de 0.05, e construa a tabela ANOVA. Teste a
igualdade de dispersão dos salários através do teste de Levene.
Localidades
Observações A B C D
1 6 12 11 9
2 9 11 8 7
3 9 10 12 10
4 6 8 9 10
5 5 9 10 9
Totais 35 50 50 45

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3. Com o objectivo de comparar o preço da habitação em quatro cidades diferentes, seleccionaram-se
aleatoriamente cinco casas que se encontravam à venda em cada uma das cidades e registraram-se os
seus preços (em centenas de contos).
Cidade Amostra de preços de casas Médias amostrais Variância
amostrais
A 110 160 93 206 171 1x =148 s1
2
=2126.5
B 72 38 45 108 42 2x =61 s2
2
=870
C 88 66 112 47 52 3x =73 s3
2
=727.5
D 57 81 181 165 106 4x =118 s4
2
=2852.5
a) Poder-se-á afirmar que a variância dos preços é igual nas quatro cidades? (α=0.05)
b) Haverá evidência de que as quatro cidades diferem significativamente relativamente ao preço
médio da habitação? Se sim diga quais as cidades onde as diferenças são significativas.
4. Uma organização de consumidores quis comparar o preço de um brinquedo particular em 3 tipos de
lojas: hipermercados, bazares, e lojas de brinquedos. Seleccionaram-se aleatoriamente 4
hipermercados, 6 bazares e 5 lojas de brinquedos e os preços encontrados foram os seguintes:
Hipermercados Bazares Lojas de brinquedos
12 15 19
14 18 16
15 14 16
16 18 18
18 15
15
Ao nível de significância de 0.01, diga de há evidência de uma diferença efectiva no preço médio entre
os diferentes tipos de lojas indicando, neste caso, quais os preços médios que diferem
significativamente (admita que a variância do preço do brinquedo é igual nos 3 tipos de lojas).
5. Um consumidor está interessado em determinar se há diferença real entre os tempos médios de
reparo e devolução de um aparelho de TV em 5 oficinas diferentes. Foram recolhidas amostras
aleatórias para cada oficina como se indica na tabela abaixo.
Oficina Tamanho da
amostra recolhida
Tempo médio amostral de
reparo em dias
Desvio padrão da
amostra
1 5 x1 =37 s1=3
2 4 x2 =40 s2=4
3 5 x3 =33 s3=3
4 6 x4 =20 s4=6
5 4 x5 =45 s5=5

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a) Poder-se-á concluir que a variância do tempo de reparo é igual nas 5 oficinas? (Use α=0.025)
b) Há diferenças significativas entre o tempo médio de reparo nas diferentes oficinas? Caso a resposta
à pergunta anterior seja afirmativa indique os tempos médios que variam significativamente. (Use
α=0.025)
6. Para um fabricante de tecidos a tensão de rotura de uma fibra sintética é muito importante. O
fabricante suspeita que a tensão de rotura está relacionada com a percentagem de algodão na fibra e
encomendou um estudo a um estatístico. Para esse estudo foram considerados quatro níveis de
percentagem de algodão: 15%, 20%, 25% e 30%. Para cada um destes níveis foram registados as
tensões de rotura de cinco pedaços de fibra escolhidos aleatoriamente.
% de algodão Observações Médias amostrais Variâncias
amostrais
15% 7 7 15 11 9 9.8 11.2
20% 12 17 12 18 18 15.4 9.8
25% 14 18 18 19 19 17.6 4.3
30% 19 25 22 19 23 21.6 6.8
O estatístico conclui que a percentagem de algodão afecta a tensão de rotura, mas tal não é notório em
fibras com pequenas diferenças na percentagem de algodão. Diga se concorda com o estatístico,
justificando convenientemente a sua resposta. (Teste a igualdade de variâncias ao nível de
significância de 0.05)
7. Doze lotes de terreno são divididos aleatoriamente em 3 grupos sendo aplicados aos primeiros 2
grupos os fertilizantes A e B respectivamente, enquanto que o 3º grupo é um grupo de controle, C, sem
fertilizante. A tabela resultante da aplicação da análise de variância é a seguinte:
Fonte de Variação Soma de Quadrados graus de liberdade Variância ( soma média de
quadrados)
Razão F
Entre grupos (a) (b) (e) (g)
Dentro dos grupos 156 (c) (f)
Total 468 (d)
a) Complete a tabela ANOVA preenchendo os espaços assinalados pelas letras de (a) a (g).
b) Conclua se os fertilizantes influenciam ou não a produção. Use um nível de significância de 0.025.

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8. De um estudo de mercado, cujo objectivo principal era detectar as diferenças de comportamento
dos leitores dos 3 semanários (Expresso, Independente e Semanário), recolheram-se amostras
aleatórias e independentes relativas ao tempo de leitura (em minutos) de cada leitor:
Expresso: amostra de tamanho n1=8 93x1 =
Independente: amostra de tamanho n2=6 75x2 =
Semanário: amostra de tamanho n3=6 70x3 =
Admita que a variância do tempo de leitura é igual para os 3 grupos de leitores.
A tabela resultante da aplicação da análise de variância é a seguinte:
Fonte de
Variação
Soma de
Quadrados
graus de
liberdade
Variância (soma média
de quadrados)
Razão F
Entre grupos 2092.2 (b) (e) (g)
Dentro dos
grupos
(a) (c) (f)
Total 5210.2 (d)
a) Complete a tabela ANOVA preenchendo os espaços assinalados pelas letras de (a) a (g).
b) Conclua se, nas populações de onde se retiraram estas amostras (leitores do Expresso, do
Independente e do Semanário), os tempos médios de leitura de jornal são idênticos. Se não, diga quais
diferem significativamente? (Use α=0.05)
9. O Gestor de produção de uma determinada fabrica que tem 3 fornecedores da mesma matéria
prima Z, quer passar a ter apenas um fornecedor dessa matéria prima. Para escolher um dos actuais
fornecedores, A, B ou C o gestor de produção, recolhe várias observações da quantidade da matéria
prima (em gramas) necessária para fabricar uma unidade de produto, quando a matéria prima é
proveniente do fornecedor A, do fornecedor B e do fornecedor C. Os dados recolhidos são
apresentados no quadro seguinte.
Matéria prima
fornecida por A
Matéria prima
fornecida por B
Matéria prima
fornecida por C
12 15 19
14 18 16
15 14 16
16 18 18
18 15
15
x1 =14.25 2x =16.333 3x =16.8
s1
2
=2.9167 s2
2
=3.4667 s3
2
=2.7
O gestor de produção encarrega o seu acessor da escolha do fornecedor. O acessor, não querendo
perder muito tempo com aquele assunto escolhe um fornecedor qualquer. Irá o acessor cometer um
erro grave? (Teste a igualdade de variâncias ao nível de significância de 0.05)

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10. Foram retiradas 4 amostras independentes de dimensões n1=31, n2=15, n3=20 e n4=42 de
populações normais, a partir das quais se obtiveram os seguintes resultados:
29.11s,47.11s,64.4s,47.5s 2
4
2
3
2
2
2
1 ====
Poder-se-á concluir que as populações de onde se retiraram estas amostras têm igual variância? (Use
α=0.05)
11. Distribuíram-se aleatoriamente 3 grupos de crianças que tinham ao nascer aproximadamente o
mesmo peso, para se investigar o aumento de peso (Kg) durante os primeiros seis meses de vida. Aos
três grupos foram ministradas alimentações diferentes. Os resultados foram os seguintes:
Amostra 1 Amostra 2 Amostra 3
2.7 3.6 4.5
3.2 3.2 3.6
4.1 2.7 3.2
4.5 3.6 4.1
4.1 3.2
a) Poder-se-á concluir que nos 3 planos de dieta a variância do peso ganho é igual?
b) As dietas utilizadas poderão considera-se diferentes? α=5%.
12. A produção diária de uma unidade fabril foi objecto de estudo, e assim três operários foram
seleccionados para desempenhar certa tarefa. A produção desses três operários foi observada durante
três períodos de um dia, e são os seguintes:
Operários
Período do dia
1 2 3 Médias
11h-12h 24 19 20 21
13h-14h 23 17 14 18
16h-17h 25 21 17 21
Médias 24 19 17 x =20
a) Teste, ao nível de significância de 0.05, se os operários e os períodos de trabalho afectam a
produção na fábrica. Apresente a tabela Anova.
b) Caso existam diferenças significativas na produção média entre operários ou entre períodos de
trabalho, identifique-as.

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13. Considere o exercício nº7 da actual ficha, supondo agora que os 3 grupos de fertilizantes (A, B e
o de controle C) são colocados em 4 solos com características diferentes.
A tabela resultante da aplicação da análise de variância a este problema é a seguinte:
Fonte de Variação Soma de
Quadrados
graus de
liberdade
Variância ( soma média de
quadrados)
Razões F
Entre grupos Factor
Fertilizante
(a) (c) (g) (j)
Entre grupos Factor
Solo
(b) (d) (h) (l)
Residual 24 (e) (i)
Total 468 (f)
a) Complete a tabela anterior, preenchendo os espaços assinalados pelas letras de (a) a (l), e faça uma
comparação com os resultados obtidos no exercício 7.
b) Conclua se o tipo de solo influencia ou não a produção. Use um nível de significância de 0.025.
14.Os gestores de uma casa comercial observam, com preocupação, uma progressiva dificuldade em
persuadir certos clientes a saldar as suas dívidas. Na tentativa de estudar uma política eficaz de gestão
de clientes “difíceis”, o responsável por esta área decidiu realizar uma experiência que envolvia três
procedimentos distintos:
A: Enviar a habitual carta com a mensagem «Último Aviso»;
B: Tal como em A, mas com a mensagem impressa a vermelho;
C: Tal como em B, mas fazendo proceder o envio da carta por um telefonema efectuado pelo gestor de
clientes difíceis.
Na experiência efectuada, a escolha do procedimento a adoptar para cada cliente foi aleatória. A
experiência foi realizada durante um mês, tendo-se registado para cada um de 3 grupos de montantes
em dívida, a percentagem de clientes que saldaram as suas contas no período de quinze dias após a
expedição da carta. Os resultados obtidos apresentam-se na tabela seguinte:
Procedimento
A B C
Montante
<50 35% 46% 48%
em dívida
50-150 30% 42% 48%
(em contos) >150 31% 38% 42%
Analise e interprete os resultados (use α=0.05).

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15.Uma certa empresa vende três tipos de shampoos : para cabelos secos, normais e oleosos. As
vendas, em milhões de dólares, para 5 meses são dadas na tabela seguinte:
Tipo de shampoo
Mês Secos Normais Oleosos j
x• ( j
x•
- x )
Junho
7 9 12 9.33 -0.87
Julho 11 12 14 12.33 2.13
Agosto 13 11 8 10.67 0.47
Setembro 8 9 7 8 -2.2
Outubro 9 10 13 10.67 0.47
•i
x 9.6 10.2 10.8 x =10.2
( •i
x - x ) -0.6 0 0.6
a) Usando um nível de significância de 0.05, aplique a Anova para testar:
i)se as vendas médias para os três tipos de shampoos são iguais;
ii) se as vendas médias são iguais nos meses considerados.
b) Conclua se o tipo de shampoo e o mês influenciam as vendas dos shampoos.
16.Foram experimentadas cinco matérias-primas em três máquinas (M1, M2 e M3) no fabrico de um
determinado componente para sapatos. Em cada máquina foi produzido um componente utilizando
cada uma das matérias-primas. Ensaiou-se a longevidade desses componentes com os resultados que
se apresentam na tabela seguinte:
Matéria-Prima
Máquinas
1 2 3 4 5 j
x•
M1 56.7 45.7 48.3 54.6 37.7 48.6
M2 64.5 53.4 54.3 57.5 52.3 56.4
M3 56.7 50.6 49.5 56.5 44.7 51.6
•i
x 59.3 49.9 50.7 56.2 44.9 52.5
a) Teste, ao nível de significância de 5%, se a longevidade dos componentes é influenciada pelo tipo
de máquina e pelas matérias-primas.
b) Existem diferenças significativas entre as cinco matérias-primas, em relação à longevidade média
dos componentes? Se sim, entre que matérias? E nas máquinas?

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17. É feito um estudo para investigar o efeito da temperatura e da humidade numa característica de um
produto fabricado na empresa BOM MATERIAL. São considerados quatro níveis diferentes de
temperatura (10ºC, 15ºC, 20ºC e 25ºC) e dois níveis de humidade (25% e 75%). Os dados obtidos
estão registados na tabela seguinte.
Temperatura
10ºC 15ºC 20ºC 25ºC ••jx
Humidade 25% 40,36,41 39 39, 36, 33 36 32, 34, 30 32 33, 28, 26 29 34
75% 36,34,29 33 30,26,25 27 25,23,24 24 20,22,18 20 26
••ix 36 31.5 28 24.5 x =30
Podemos concluir que a temperatura exerce um efeito significativo na propriedade estudada? Se sim
quais os níveis de temperatura para os quais se registam diferenças significativas? E quanto à
humidade?
18. O director geral de uma empresa fez um estudo sobre a perfeição na realização das tarefas
desenvolvidas pelos empregados da empresa. Pretendía-se avaliar se a posição na hierarquia da
empresa e a classe etária do empregado seriam factores de influência no grau de +perfeição com que o
mesmo efectua as sua tarefas. Os resultados obtidos num teste desenvolvido para medir a perfeição
estão registados na tabela seguinte.
Classe etária
- 30 anos 30 a 45 anos + 45 anos ••jx
Posição Quadro
médio
6, 8 7 9, 10 9.5 12, 9 10.5 9
hierárquica Quadro
superior
8.5, 9.5 9 11, 13 12 9.5, 14.5 12 11
••ix 8 10.75 11.25 x =10
O que pode concluir ao nível de significância de 5%?
19. Foi feio um estudo para determinar os efeitos do tipo de horário (factor A) e do método de
pagamento (factor B) na atitude perante o trabalho. Foram considerados dois tipos de horário, e dois
métodos de pagamento, havendo portanto quatro combinações possíveis de níveis do factor A com
níveis do factor B. Quatro trabalhadores foram aleatoriamente atribuídos a cada uma daquelas quatro
combinações. Depois de um mês de trabalho, os 16 trabalhadores envolvidos no estudo foram sujeitos
a um teste de "atitude no trabalho", desenvolvido por um psicólogo da empresa. A tabela resultante da
aplicação da ANOVA com dois factores aos resultados do teste foi a seguinte:

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Fonte de
Variação
Soma dos Quadrados (SS) Graus de
Liberdade
Variância
(Soma Média dos
Quadrados)
Razões
F
Factor A 361 (d) (i) (k)
Factor B (a) (e) (j) (l)
Interacção (b) (f) 1 (m)
Residual (c) (g) 49
Total 2394 (h)
a) Complete a tabela, preenchendo os espaços assinalados pelas letras de (a) a (m).
b) O que pode concluir deste estudo ao nível de significância de 0.05?
20. A empresa REAL Lda. produz bombons e o director desta empresa pretende saber se há uma
diferença significativa no consumo de bombons numa estação quente e numa estação fria. O director
da REAL Lda. está também interessado em analisar o comportamento do volume de vendas dos
bombons na região norte do país, na região centro e na região sul. Os dados obtidos para este estudo
estão registados na tabela seguinte (vendas em unidades monetária - u.m.).
Factor A - Estação
Quente Fria ••jx
Factor B Sul 66,78,65,71 70 91,80,100,89 90 80
Região Centro 78,85,92,89 86 120,116,113,131 120 103
Norte 101,109,97,89 99 116,94,107,103 105 102
••ix 85 105 x =95
O que pode concluir ao nível de significância de 5%?
21. Numa determinada experiência pretende-se estudar o efeito de três marcas de óleos lubrificantes
bem como de três marcas de carros, sobre o rendimento de motores. Proceda à análise dos dados.
Marca de Carro
Marca de Óleo Porshe Ferrari Lotus
160 175 165
Shell 165 190 170
170 200 175
175 185 175
Mobil 190 210 160
200 200 180
150 180 185
Galp 145 190 192
140 175 169

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Soluções da ficha de trabalho n.º 2
1 a) R.C.=[3.1, +∞[, Fobs=5.7, rejeita-se H0.
Teste HSD de Tuckey: rejeita-se a hipótese H0: µ2=µ4.
b) Tabela ANOVA
Fonte de variação Soma de quadrados g.l. Variância Razão F
Entre grupos 1.206 3 0.402 5.7
Dentro grupos ou residual 1.42 20 0.071
Total 2.626 23
2. R.C.=[3.24, +∞[, Fobs=4, rejeita-se H0.
Teste HSD de Tuckey: rejeitam-se as hipóteses H0: µ1=µ2 e H0: µ1=µ3.
Tabela ANOVA
Entre grupos 30 3 10 4
Dentro grupos 40 16 2.5
Total 70 19
3. a) R.C.=[7.81, +∞[, Bobs=2.332, não se pode rejeitar a hipótese de igualdade de variâncias de preços
nas quatro cidades.
b) R.C.=[3.24, +∞[, Fobs=4.944, rejeita-se H0.
Teste HSD de Tukey: rejeita-se a hipótese H0: µ1=µ2 e H0: µ1=µ3
Tabela ANOVA
Entre grupos 24390 3 8130 4.944
Dentro grupos ou residual 26306 16 1644.125
Total 50696 19
4. R.C.=[6.93, +∞[, Fobs=2.61, não se rejeita H0.
Tabela ANOVA
Fonte de variação Soma de quadrados g.l. variância Razão F
Entre grupos 16.0481 2 8.024 2.61
Total 52.9315 14
5. a) R.C.=[11.1, +∞[, Bobs=2.88, não se rejeita a hipótese da igualdade de variâncias.
Teste de Scheffé: rejeitam-se as hipóteses H0: µ1=µ4, H0: µ2=µ4, H0: µ3=µ4, H0: µ3=µ5 e H0: µ4=µ5.
6. Teste de Barteltt: R.C.=[7.81, +∞[, Bobs=0.929, não se rejeita a hipótese H0 de igualdade de
variâncias dos quatro grupos populacionais.
ANOVA: R.C.=[3.24, +∞[, Fobs=15.094, rejeita-se H0.
Teste HSD de Tukey: rejeitam-se as hipóteses H0: µ1=µ2, H0: µ1=µ3, H0: µ1=µ4 e H0: µ2=µ4.

11
Tabela ANOVA
Entre grupos 363.4 3 121.1333 15.094
Total 491.8 19
7. a) (a)=312, (b)=2, (c)=9, (d)=11, (e)=156, (f)=17.333 e (g)=9.
b) R.C.=[5.71, +∞[, Fobs=9, rejeita-se H0.
8. a) (a)=3118, (b)=2, (c)=17, (d)=19, (e)=1046.1, (f)=183.41 e (g)=5.7.
Teste de Scheffé: rejeita-se a hipótese H0: µ1=µ3.
9. Teste de Barteltt: R.C.=[5.99, +∞[, Bobs=0.0661 não se rejeita a hipótese H0 de igualdade de
variâncias.
ANOVA: R.C.=[3.89, +∞[, Fobs=2.6, não se rejeita H0.
10. R.C.=[7.81, +∞[, Bobs=7.244, não se rejeita a hipótese de que as quatro populações tenham igual
variância.
11. a) R.C.=[5.99, +∞[, Bobs=0.3158, não se rejeita a hipótese de que a variância de peso ganho seja
igual para os 3 planos de dieta.
b) R.C.=[3.98, +∞[, Fobs=0.25, não se rejeita H0.
Tabela ANOVA
Entre grupos 0.2 2 0.1 0.25
Total 4.63 13
12. a) Operários: R.C.=[6.94, +∞[, Fobs=15.6, rejeita-se H0.
Períodos do dia: R.C.=[6.94, +∞[, Fobs=3.6, não se rejeita H0.
Tabela ANOVA
Fonte de variação Soma de
quadrados
g.l. variância Razões F
Entre grupos do factor Operário 78 2 39 15.6
Entre grupos do factor Período do Dia 18 2 9 3.6
Residual 10 4 2.5
Total 106 8
b) Teste HSD de Tukey: Factor Operário - rejeita-se a hipótese H0: µ1=µ3 e H0: µ1=µ2
13. a) (a)=312, (b)=132, (c)=2, (d)=3, (e)=6, (f)=11, (g)=156, (h)=44, (i)=4, (j)=39 e (l)=11
b) R.C.=[6.6, +∞[, Fobs=11, rejeita-se H0.
14. Procedimento: R.C.=[6.94, +∞[, Fobs=39, rejeita-se H0.
Montante em dívida: R.C.=[6.94, +∞[, Fobs=6.75, não se rejeita H0.

12
Tabela ANOVA
quadrados
Entre grupos do factor Procedimento 312 2 156 39
Entre grupos do factor Mont. em dívida 54 2 27 6.75
Residual 16 4 4
Total 382 8
Teste HSD de Tukey: Factor Procedimento - rejeitam-se as hipóteses H0: µ1=µ2 e H0: µ1=µ3.
15. a) i) R.C.=[4.46, +∞[, Fobs=0.388, não se rejeita H0.
a) ii) R.C.=[3.84, +∞[, Fobs=1.71, não se rejeita H0.
b) Não há evidência de que as vendas médias para os três tipos de shampoo sejam diferentes; assim
como, também não há evidência de que as vendas médias para os meses considerados sejam
diferentes. Então, podemos concluir que nem o tipo de shampoo nem o mês influenciam as vendas
dos shampoos.
16. Matéria prima: R.C.=[3.84, +∞[, Fobs=16.15, rejeita-se H0.
Máquinas: R.C.=[4.46, +∞[, Fobs=13.096, rejeita-se H0.
Tabela ANOVA
quadrados
Entre grupos do factor Mat. Prima 381.72 4 95.43 16.15
Entre grupos do factor Máquinas 154.8 2 77.4 13.096
Residual 47.28 8 5.91
Total 583.8 14
Teste HSD de Tukey:
Factor Mat. Prima - rejeitam-se as hipóteses H0: µ1=µ2, H0: µ1=µ3, H0: µ1=µ5 e H0: µ4=µ5;
Factor Máquinas - rejeitam-se as hipóteses H0: µ1=µ2, H0: µ2=µ3.
17. Interacção: R.C.=[3.24, +∞[, Fobs=0.4138, não se rejeita H0.
Temperatura: R.C.=[3.24, +∞[, Fobs=20, rejeita-se H0.
Humidade: R.C.=[4.49, +∞[, Fobs=52.97, rejeita-se H0.
Tabela ANOVA
quadrados
Entre grupos do factor Temperatura 435 3 145 20
Entre grupos do factor Humidade 384 1 384 52.97
Interacção 9 3 3 0.4138
Residual 116 16 7.25
Total 944 23
Teste HSD de Tukey:
Factor Temperatura - rejeitam-se as hipóteses H0:µ1=µ2, H0:µ1=µ3, H0:µ1=µ4 e H0:µ2=µ4
18. Interacção: R.C.=[5.14, +∞[, Fobs=0.0681, não se rejeita H0.
Classe etária: R.C.=[5.14, +∞[, Fobs=3.34, não se rejeita H0.

13
Posição Hierárquica: R.C.=[5.99, +∞[, Fobs=3.27, não se rejeita H0.
Tabela ANOVA
quadrados
Entre grupos do factor Classe Etária 24.5 2 12.25 3.34
Entre grupos do factor Pos. Hierárquica 12 1 12 3.27
Interacção 0.5 2 0.25 0.0681
Residual 22 6 3.667
Total 59 11
19. a) (a)=1444, (b)=1, (c)=588, (d)=1, (e)=1, (f)=1, (g)=12, (h)=15, (i)=361, (j)=1444, (k)=7.367,
(l)=29.469, (m)=0.02.
b) Interacção: R.C.=[4.75, +∞[, Fobs=0.02, não se rejeita H0.
Factor A: R.C.=[4.75, +∞[, Fobs=7.367, rejeita-se H0.
Factor B: R.C.=[4.75, +∞[, Fobs=29.47, rejeita-se H0.
20. Interacção: R.C.=[3.55, +∞[, Fobs=6.644, rejeita-se H0.
Factor A: R.C.=[4.41, +∞[, Fobs=40.678, rejeita-se H0.
Factor B: R.C.=[3.55, +∞[, Fobs=22.915, rejeita-se H0.
Tabela ANOVA
quadrados
Entre grupos do factor A 2400 1 2400 40.678
Entre grupos do factor B 2704 2 1352 22.915
Interacção 784 2 392 6.644
Residual 1062 18 59
Total 6950 23
Teste HSD de Tukey:
Factor B - rejeitam-se as hipóteses H0:µ1=µ2 e H0:µ1=µ3.
21. Interacção: R.C.=[2.93, +∞[, Fobs=5.77, rejeita-se H0.
Factor Marca de Carro: R.C.=[ 3.55, +∞[, Fobs=13.21, rejeita-se H0.
Factor Marca de Óleo: R.C.=[3.55, +∞[, Fobs=6.85, rejeita-se H0.
Tabela ANOVA
quadrados
Entre grupos do factor Marca de Óleo 1302.296 2 651.1481 6.849
Entre grupos do factor Marca de Carro 2512.296 2 1256.148 13.212
Interacção 2195.704 4 548.9259 5.774
Residual 1711.333 18 95.07407
Total 7721.63 26
Teste HSD de Tukey:
Factor Marca de Carro – rejeitam-se as hipóteses H0:µ1=µ2 e H0:µ2=µ3;
Factor Marca de Óleo – não se rejeita a hipótese H0:µ1=µ2.

Exerc anova 03 071

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