분산 분석이란 무엇입니까?

∎ 연구를 수행 할 때 때때로 두 개 이상의 샘플이나 그룹을 비교하는 데이터를 분석해야합니다.유형의 추론 통계 테스트, 분산 분석 (ANOVA)은 유의 한 관계가 존재하는지 여부를 결정하기 위해 동시에 여러 샘플의 검사를 허용합니다.추론은 t- 검정과 동일하며, 분산 분석 만 2 개 이상의 샘플의 독립적 인 변수를 포함합니다.한 샘플 내의 차이뿐만 아니라 샘플 간의 차이가 결정됩니다.ANOVA는 측정 수준, 샘플링 방법, 모집단 분포 및 분산의 균질성의 네 가지 가정을 기반으로합니다. 차이가 유의한지 여부를 결정하기 위해 ANOVA는 샘플 내에서의 차이와 관련이 있습니다.,이를 분산이라고합니다.ANOVA는 샘플 구성원 간의 분산이 샘플 사이에 비해 샘플 사이에 더 큰지 확인할 수 있습니다.이것이 사실 인 것으로 밝혀지면 차이가 중요한 것으로 간주됩니다.ANOVA 테스트를 수행하는 데 특정 가정을 수락하는 것이 포함됩니다.첫 번째는 독립적 인 무작위 샘플링 방법이 사용되며 단일 집단에서 샘플 구성원의 선택은 후기 집단에서 구성원의 선택에 영향을 미치지 않는다는 것입니다.종속 변수는 주로 간격 비율 수준에서 측정됩니다.그러나 분산 분석을 서수 수준 측정에 적용 할 수 있습니다.비록 검증 할 수없고 인구 변형이 동일하지만 인구가 균질하다는 것을 의미합니다.연구 가설은 적어도 하나의 평균이 다른 평균과 다르다고 가정하지만, 다른 평균은 더 크거나 작은 것으로 식별되지 않습니다.차이가 존재한다는 사실 만 예측됩니다.ANOVA는 귀무 가설을 테스트합니다. 즉, A ' B ' C의 모든 평균값간에 차이가 없음을 의미합니다. 이는 귀무 가설이 거부되는 확률 수준을 참조하여 알파를 설정해야합니다.F- 비율은 분산 분석에 특별히 사용되는 테스트 통계입니다. F 점수는 귀무 가설에 대한 거부 영역이 시작되는 위치를 보여줍니다.통계 학자 Ronald Fisher에 의해 개발 된 F의 공식은 다음과 같습니다. F ' 그룹 분산 추정치 (MSB) 사이의 그룹 분산 추정치 (MSW)로 나눈 값은 F ' MSB/MSW입니다.각 분산 추정치는 두 부분 및 mdash로 구성됩니다.사각형 (SSB 및 SSW) 및 자유도 (DF)의 합.생물학적, 농업 및 의료 연구에 대한 통계 표를 사용하여 알파는 설정하고이를 기반으로 설정할 수 있으며, 차이가없는 귀무 가설을 거부 할 수 있습니다.모든 그룹간에 상당한 차이가 존재한다는 결론을 내릴 수 있습니다.