Foi realizada uma análise de variância de uma via (ANOVA-One Way) com o objetivo de avaliar se havia diferenças nos níveis de felicidade subjetiva entre pessoas de diferentes estados civis (solteiros, namorando/noivos e casados). A normalidade dos dados foi avaliada por meio dos testes Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk. O pressuposto de homogeneidade de variância foi avaliado por meio do teste de Levene.

Foram realizados procedimentos de bootstrapping (1000 re-amostragens; 95% IC BCa) para se obter uma maior confiabilidade dos resultados, para corrigir desvios de normalidade da distribuição da amostra e diferenças entre os tamanhos dos grupos e, também, para apresentar um intervalo de confiança de 95% para as diferenças entre as médias (Haukoos & Lewis, 2005).

Considerando a heterogeneidade de variância, foi solicitada a correção de Welch e avaliação de post-hoc por meio da técnica de Games-Howell (Field, 2015)

Estatística Descritiva

descritivos
## 
##  Descriptive statistics by group 
## group: Solteiro(a)
##    vars   n  mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis  se
## X1    1 226 16.48 6.08     17   16.65 7.41   4  28    24 -0.25    -0.93 0.4
## ------------------------------------------------------------ 
## group: Namorando/Noivo
##    vars   n  mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
## X1    1 109 18.03 5.72     19   18.52 5.93   4  28    24 -0.69    -0.37 0.55
## ------------------------------------------------------------ 
## group: Casado(a)
##    vars  n  mean   sd median trimmed  mad min max range  skew kurtosis   se
## X1    1 47 19.32 3.94     19   19.69 2.97   4  25    21 -1.44     3.55 0.57
boxplot(dados$FS ~ dados$Estciv, 
        xlab = "Estado Cívil", 
        ylab = "Níveis de Felicidade", 
        col = c("lightgreen", "lightblue", "lightgray"),
        main = "Boxplot")

Resultados

Testes de distribuição de normalidade demonstraram que a variável felicidade subjetiva não apresentava distribuição normal (Kolmogorov-Smirnov = 0,10, p < 0,001; Shapiro-Wilk = 0.95, p < 0,001).

shapiro_test(dados$FS, dados$Estciv)
## # A tibble: 1 × 3
##   variable statistic       p.value
##   <chr>        <dbl>         <dbl>
## 1 dados$FS     0.956 0.00000000289

Teste de Levene demonstrou que os grupos não apresentam homogeneidade de variância (Levene (2, 379) = 8,95, p < 0,01). Os resultados descritivos das diferenças entre os grupos encontram-se na Tabela 1.

## Teste de Levene

levene_test(formula = FS ~Estciv, 
            data = dados,
            center = "median")
## # A tibble: 1 × 4
##     df1   df2 statistic        p
##   <int> <int>     <dbl>    <dbl>
## 1     2   379      8.95 0.000159

Teste F

#anova_test
anova_welch_test
## 
##  One-way analysis of means (not assuming equal variances)
## 
## data:  dados$FS and dados$Estciv
## F = 8.5859, num df = 2.00, denom df = 143.39, p-value = 0.0003007

Post Hoc

#post_hoc

Os resultados da ANOVA demonstraram que haviam diferenças entre os grupos [Welch´s F(2, 143,39) = 8,586, p < 0,001]. Teste post-hoc de Games-Howell, interpretado por meio de procedimentos de bootstrapping, demonstrou que foram encontradas diferenças significativas entre o grupo de solteiros e namorando/noivos e entre solteiros e casados, sendo que a diferença encontrada entre o grupo de solteiros e namorando/noivos foi muito pequena, demonstrando pouca relevância prática. Por fim, o grupo de pessoas namorando/noivas não apresentou diferença significativa com o grupo de casados [(M = -1.29, IC 95% Bca (-2.72 - 0.19)].

post_hoc_gw
## # A tibble: 3 × 8
##   .y.   group1          group2          estimate conf.…¹ conf.…²   p.adj p.adj…³
## * <chr> <chr>           <chr>              <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl> <chr>  
## 1 FS    Solteiro(a)     Namorando/Noivo     1.55 -0.0571    3.16 6.1 e-2 ns     
## 2 FS    Solteiro(a)     Casado(a)           2.84  1.17      4.51 3.08e-4 ***    
## 3 FS    Namorando/Noivo Casado(a)           1.29 -0.592     3.18 2.38e-1 ns     
## # … with abbreviated variable names ¹​conf.low, ²​conf.high, ³​p.adj.signif

Tamanho do Efeito

efeito_post_hoc_Bootstraping
## # A tibble: 3 × 9
##   .y.   group1          group2       effsize    n1    n2 conf.…¹ conf.…² magni…³
## * <chr> <chr>           <chr>          <dbl> <int> <int>   <dbl>   <dbl> <ord>  
## 1 FS    Solteiro(a)     Namorando/N…  -0.263   226   109   -0.49   -0.02 small  
## 2 FS    Solteiro(a)     Casado(a)     -0.555   226    47   -0.81   -0.24 modera…
## 3 FS    Namorando/Noivo Casado(a)     -0.263   109    47   -0.58    0.1  small  
## # … with abbreviated variable names ¹​conf.low, ²​conf.high, ³​magnitude