Зміст
Статист і еволюційний біолог Рональд Фішер розробив ANOVA, або аналіз дисперсії, щоб стати засобом для досягнення мети. Це може допомогти вам з’ясувати, чи можуть результати експерименту, опитування чи дослідження підтримувати гіпотезу. Використовуючи ANOVA, ви можете швидко визначити, чи є гіпотеза правдивою чи помилковою.
Що таке ANOVA?
Використовується для оцінки розбіжностей серед групових засобів у вибірці, ANOVA - це збірка статистичних моделей та пов'язаних з ними процедур оцінки. Це в основному різниця між двома відомими групами даних. Він пропонує статистичний тест на те, чи є серед населення сукупність кількох наборів даних насправді рівними. Потім він узагальнює t-тест, або аналіз двох популяційних засобів за допомогою статистичного дослідження, на більш ніж дві групи. Т-тест показує, чи є значна різниця між середньою сукупністю та гіпотезованою величиною. Розмір різниці відносно коливання у вибіркових даних є t-значенням.
Односторонній або двосторонній?
Кількість незалежних змінних в аналізі дисперсії, яку ви використовуєте, визначає, чи є ANOVA тим чи іншим. Едносторонній тест має єдину незалежну змінну з двома рівнями. Двосторонній аналіз тесту на дисперсію має дві незалежні змінні. Двосторонній тест може мати безліч рівнів. Прикладом одностороннього є порівняння двох марок желе. У двосторонньому порядку можна порівняти марки желе, а також рівень калорій, жиру, цукру або вуглеводів.
Рівні включають різні групи, які знаходяться в одній незалежній змінній. Реплікація - це коли ви повторюєте тести з декількома групами. Двосторонній аналіз дисперсії з реплікацією використовує дві групи та осіб, які знаходяться в цій групі, які роблять кілька речей. Двосторонні тести ANOVA можна виконати з реплікацією або без неї.
Як робити ANOVA вручну
Доступно статистичне програмне забезпечення, яке дозволяє швидко та легко обчислити ANOVA, але є користь для обчислення ANOVA вручну. Це дозволяє зрозуміти окремі кроки, які беруть участь, а також їх внесок у показ різниць між різними групами.
Зберіть основну підсумкову статистику зібраних вами даних. Підсумкова статистика включає окремі точки даних для першої групи з позначкою "x" та кількість точок даних для другого індивідуального варіанту, "y". Кількість точок даних для кожної групи позначається "n".
Додайте бали за першу групу з позначкою "SX". Друга група зібраних даних - "SY".
Для обчислення середнього значення використовуйте формулу C = (SX + SY) ^ 2 / (2n).
Обчисліть суму квадрата між групами, SSB = - C.
Після того, як ви складете квадратні точки всіх даних, підсумуйте їх у підсумковій сумі "D."
Далі обчисліть суму квадратів усього, SST = D - C.
Використовуйте формулу SST - SSB для пошуку SSW або суми квадратів у групах.
Позначте ступеня свободи між групами, "dfb", і всередині груп, "dfw."
Формула між групами dfb = 1, а для внутрішніх груп dfw = 2n-2.
Обчисліть середній квадрат для груп, MSW = SSW / dfw.
Нарешті, обчисліть остаточну статистику, або "F", F = MSB / MSW