Mi a varianciaanalízis?

Kutatás során néha szükségessé válik az adatok elemzése, amelyek több mintát vagy csoportot hasonlítanak össze.A következtetési statisztikai tesztek egy típusa, a varianciaanalízis (ANOVA) lehetővé teszi több minta vizsgálatát egyidejűleg annak meghatározása céljából, hogy létezik -e jelentős kapcsolat közöttük.Az érvelés megegyezik a t-tesztekkel, csak a varianciaanalízis magában foglalja két vagy több minta független változóit.Meghatározzuk a minták közötti különbségeket, valamint az egy mintán belüli különbségeket.Az ANOVA négy feltételezésen alapul: a mérési szint, a mintavételi módszer, a populáció eloszlásán és a variancia homogenitása., amelyet a szórásnak neveznek.Az ANOVA megtudhatja, hogy a variancia nagyobb -e a minták között, mint a minta tagjai között.Ha ez igaznak bizonyul, akkor a különbségeket szignifikánsnak tekintik.

ANOVA teszt elvégzése magában foglalja bizonyos feltételezések elfogadását.Az első az, hogy a független véletlenszerű mintavételi módszert alkalmazzák, és a minta tagjainak kiválasztása egyetlen populációból nem befolyásolja a későbbi populációk közül a tagok megválasztását.A függő változókat elsősorban az intervallum-arány szinten mérik;A varianciaanalízist azonban alkalmazhatjuk az ordinális szintű mérésekre.Feltételezhetjük, hogy a populáció általában eloszlik, annak ellenére, hogy ez nem igazolható, és a populáció eltérései azonosak, ami azt jelenti, hogy a populációk homogének.

A kutatási hipotézis feltételezi, hogy legalább egy átlag különbözik a többitől, de a különféle eszközöket nem azonosítják nagyobb vagy kisebbnek.Csak az a tény, hogy létezik a különbség, várható.A nullhipotézis ANOVA -tesztjei, ami azt jelenti, hogy nincs különbség az összes átlagérték között, úgy, hogy a ' b ' C ehhez az alfa beállításához szükséges, utalva a valószínűségi szintre, ahol a nullhipotézist elutasítják.

Az F-Ratio egy olyan teszt statisztika, amelyet kifejezetten a variancia elemzésére használnak, mivel az F pontszám megmutatja, hogy a nullhipotézis elutasításának területe megkezdődik.Ronald Fisher statisztikus által kifejlesztett F képlet a következő: f ' a csoportos varianciabecslés (MSB) között, osztva a csoporton belüli varianciabecsléssel (MSW), úgy, hogy F ' MSB/MSW.A varianciabecslések mindegyike két részből áll és mdash;A négyzetek (SSB és SSW) és a szabadságfokok (DF) összege.A biológiai, mezőgazdasági és orvosi kutatás statisztikai tábláinak felhasználásával az alfa beállítható és ennek alapján, és a különbség nullhipotézise elutasítható.Megállapítható, hogy az összes csoport között szignifikáns különbség van, ha ez a helyzet.