Dalam statistik, analisis varians (ANOVA) adalah cara menganalisis kelompok data yang berbeda bersama-sama untuk melihat apakah mereka terkait atau serupa. Salah satu tes penting dalam ANOVA adalah root mean square error (MSE). Kuantitas ini adalah cara untuk memperkirakan perbedaan antara nilai yang diprediksi oleh model statistik dan nilai yang diukur dari sistem yang sebenarnya. Menghitung root MSE dapat dilakukan dalam beberapa langkah mudah.
Hitung rata-rata keseluruhan dari setiap kelompok kumpulan data. Misalnya, ada dua kelompok data, himpunan A dan himpunan B, di mana himpunan A berisi angka 1, 2 dan 3 dan himpunan B berisi angka 4, 5 dan 6. Rerata himpunan A adalah 2 ( diperoleh dengan menjumlahkan 1, 2 dan 3 dan membaginya dengan 3) dan rata-rata himpunan B adalah 5 (ditemukan dengan menjumlahkan 4, 5 dan 6 bersama-sama dan membaginya dengan 3).
Kurangi rata-rata data dari titik data individual dan kuadratkan nilai berikutnya. Misalnya, dalam kumpulan data A, mengurangkan 1 dengan rata-rata 2 memberikan nilai -1. Mengkuadratkan angka ini (artinya, mengalikannya dengan dirinya sendiri) menghasilkan 1. Mengulangi proses ini untuk sisa data dari himpunan A memberikan 0, dan 1, dan untuk himpunan B, angkanya adalah 1, 0 dan 1 juga.
Jumlahkan semua nilai kuadrat. Dari contoh sebelumnya, menjumlahkan semua angka kuadrat menghasilkan angka 4.
Temukan derajat kebebasan untuk kesalahan dengan mengurangkan jumlah total titik data dengan derajat kebebasan untuk perlakuan (jumlah kumpulan data). Dalam contoh kita, ada enam titik data total dan dua kumpulan data berbeda, yang memberikan 4 sebagai derajat kebebasan untuk kesalahan.
Bagilah jumlah kesalahan kuadrat dengan derajat kebebasan kesalahan. Melanjutkan contoh, membagi 4 dengan 4 menghasilkan 1. Ini adalah kesalahan kuadrat rata-rata (MSE).
Ambil akar kuadrat dari MSE. Sebagai penutup contoh, akar kuadrat dari 1 adalah 1. Oleh karena itu, akar MSE untuk ANOVA adalah 1 dalam contoh ini.