As vantagens de manova mais anova

A MANOVA pode medir múltiplas variáveis ​​dependentes, enquanto o ANOVA permite apenas um. A capacidade de medir os efeitos de uma variável independente em múltiplas variáveis ​​dependentes é útil para comparar o efeito da variável independente em diferentes contextos. Você precisaria para executar vários testes ANOVA para medir o mesmo número de coisas que se MANOVA faz.

Porque a MANOVA testa múltiplas variáveis ​​dependentes de uma vez, você está testando os efeitos das variáveis ​​independentes simultaneamente. Executar vários testes ANOVA em cada variável não só leva mais tempo, mas aumenta o risco de tipo I erros estatísticos. Um erro de tipo I ocorre quando um teste estatístico rejeita a hipótese nula quando ela é verdadeira. Por exemplo, se sua hipótese nula é "alunos que estudam têm pontuações mais elevadas do que os alunos que não estudam," em seguida, um erro de tipo seria fazer com que seus resultados para rejeitar essa afirmação, apesar de seus dados realmente apoiou.

A MANOVA também aumenta sua chance de encontrar um efeito que uma variável independente tem. Quando você está medindo a variável independente do efeito sobre múltiplas variáveis ​​dependentes, você pode achar que há uma influência significativa sobre uma das variáveis ​​dependentes, mas não os outros. Usando uma análise de variância, você só teria vindo a testar uma das variáveis ​​dependentes.

Embora os testes de MANOVA tem vantagens significativas sobre o ANOVA, existem também alguns inconvenientes importantes. O teste é mais complexa do que para executar uma única análise de variância, e os resultados podem ser mais ambígua. Por exemplo, se você achar que uma variável independente afeta múltiplas variáveis ​​dependentes, você não pode dizer com certeza se é ou não realmente foi a variável independente, ou as múltiplas variáveis ​​dependentes que têm um efeito sobre o outro. Como os testes ANOVA só tem uma variável dependente, os resultados são mais claros.