Eta² tamanho efeito
- Criado por
- Renato Passos, Eng. de Software
- Revisado por
- Renato Passos, Eng. de Software
Última atualização: 18 de abr. de 2026
Sobre esta calculadora
A calculadora de Eta² tamanho de efeito ajuda a medir a proporção da variância total explicada por um fator em um estudo de ANOVA. A fórmula utilizada é Eta² = SSB / SS_total, onde SSB representa a soma dos quadrados entre grupos e SS_total é a soma total dos quadrados. Esse índice varia de 0 a 1, sendo valores maiores indicativos de um efeito mais significativo do fator analisado.
Ela é especialmente útil em estudos experimentais ou de comparação entre grupos, como em pesquisas médicas, educacionais ou sociais. Por exemplo, pode avaliar o impacto de diferentes métodos de ensino em desempenhos escolares ou comparar o sucesso de estratégias comerciais. É importante lembrar que Eta² não indica causalidade, apenas a magnitude do efeito observado.
Ao usar a calculadora, verifique se os dados de SSB e SS_total são obtidos de uma ANOVA válida. Valores próximos de 0 sugerem que o fator tem pouco impacto, enquanto valores acima de 0,14 (em estudos sociais) podem ser considerados grandes. Interprete com cautela em amostras pequenas, pois Eta² tende a superestimar o efeito nesses casos.
Perguntas frequentes
Como interpretar os valores de Eta²?
Valores próximos de 0 indicam pouco efeito do fator, enquanto valores acima de 0,14 em estudos sociais são considerados grandes. No entanto, regras podem variar conforme o campo de estudo.
Eta² é a mesma coisa que Eta² parcial?
Não. Eta² mede a proporção total de variância explicada, enquanto Eta² parcial refere-se a um único fator em estudos com múltiplas variáveis.
Posso usar Eta² em estudos não experimentais?
Sim, mas com cuidado. Eta² descreve a relação entre variáveis, mas não confirma causalidade, especialmente em estudos observacionais.
O que fazer se o resultado for muito próximo de 1?
Um Eta² próximo de 1 sugere que o fator explica quase toda a variância. Verifique se há sobreajuste ou se o modelo inclui variáveis redundantes.