Cos'è l'analisi della varianza?

Quando fai ricerche, a volte diventa necessario analizzare i dati confrontando più di due campioni o gruppi.Un tipo di test delle statistiche inferenziali, l'analisi della varianza (ANOVA), consente l'esame di più campioni contemporaneamente ai fini della determinazione se esiste una relazione significativa tra di loro.Il ragionamento è identico ai test t, solo l'analisi della varianza include variabili indipendenti di due o più campioni.Vengono determinate differenze tra campioni e differenza all'interno di un campione.ANOVA si basa su quattro ipotesi: il livello di misurazione, il metodo di campionamento, la distribuzione della popolazione e l'omogeneità della varianza.

Per determinare se le differenze sono significative, ANOVA si occupa delle differenze tra e all'interno dei campioni, che è indicato come varianza.L'ANOVA può scoprire se la varianza è maggiore tra i campioni rispetto a quello tra i membri del campione.Se questo risulta essere vero, le differenze sono considerate significative.

La conduzione di un test ANOVA comporta l'accettazione di determinati ipotesi.Il primo è che viene utilizzato il metodo di campionamento casuale indipendente e la scelta dei membri del campione di una singola popolazione non influenza la scelta dei membri delle popolazioni successive.Le variabili dipendenti sono misurate principalmente a livello di rapporto intervallo;Tuttavia, è possibile applicare l'analisi della varianza alle misurazioni a livello ordinale.Si può presumere che la popolazione sia normalmente distribuita, anche se ciò non è verificabile, e le varianze della popolazione sono le stesse, il che significa che le popolazioni sono omogenee.

L'ipotesi di ricerca presuppone che almeno una media sia diversa dagli altri, ma i diversi mezzi non sono identificati come più grandi o più piccoli.Solo il fatto che esiste una differenza.I test ANOVA per l'ipotesi nulla, il che significa che non vi è alcuna differenza tra tutti i valori medi, in modo tale che A ' B ' C. Ciò richiede l'impostazione dell'alfa, riferendosi al livello di probabilità in cui l'ipotesi nulla verrà respinta.

F-ratio è una statistica di test utilizzata specificamente per l'analisi della varianza, come inizia il punteggio F dove inizia l'area del rifiuto per l'ipotesi nulla.Sviluppato dallo statistico Ronald Fisher, la formula per F è la seguente: F ' tra la stima della varianza di gruppo (MSB) divisa per la stima della varianza di gruppo all'interno del gruppo (MSW), in modo tale che F ' MSB/MSW.Ciascuna delle stime di varianza è costituita da due parti mdash;La somma dei quadrati (SSB e SSW) e dei gradi di libertà (DF).Usando le tabelle statistiche per la ricerca biologica, agricola e medica , l'Alfa può essere impostato e basato su questo e l'ipotesi nulla di nessuna differenza può essere respinta.Si può concludere che esiste una differenza significativa tra tutti i gruppi, se questo è il caso.