În statistici, analiza varianței (ANOVA) este o modalitate de a analiza împreună diferite grupuri de date pentru a vedea dacă acestea sunt corelate sau similare. Un test important în cadrul ANOVA este eroarea pătrată medie a rădăcinii (MSE). Această cantitate este o modalitate de estimare a diferenței dintre valorile prezise de un model statistic și valorile măsurate din sistemul real. Calculul MSE rădăcină se poate face în câțiva pași simpli.
Calculați media generală a fiecărui grup de seturi de date. De exemplu, să presupunem că există două grupuri de date, setul A și setul B, unde setul A conține numerele 1, 2 și 3 și setul B conține numerele 4, 5 și 6. Media mulțimii A este 2 (se găsește prin adăugarea 1, 2 și 3 împreună și se împarte la 3), iar media mulțimii B este 5 (se găsește prin adăugarea 4, 5 și 6 împreună și se împarte la 3).
Scădeți media datelor din punctele de date individuale și păstrați valoarea rezultată. De exemplu, în setul de date A, scăderea 1 cu media lui 2 dă o valoare de -1. Cadrarea acestui număr (adică înmulțirea acestuia de la sine) dă 1. Repetarea acestui proces pentru restul datelor din setul A dă 0 și 1, iar pentru setul B, numerele sunt și 1, 0 și 1.
Sumați toate valorile pătrate. Din exemplul anterior, însumarea tuturor numerelor pătrate produce numărul 4.
Găsiți gradele de libertate pentru eroare scăzând numărul total de puncte de date cu gradele de libertate pentru tratament (numărul de seturi de date). În exemplul nostru, există șase puncte de date totale și două seturi de date diferite, ceea ce oferă 4 ca grade de libertate pentru eroare.
Împărțiți suma erorii pătrate la gradele de libertate pentru eroare. Continuând exemplul, împărțind 4 la 4 dă 1. Aceasta este eroarea pătrată medie (MSE).
Luați rădăcina pătrată a MSE. Concluzionând exemplul, rădăcina pătrată a lui 1 este 1. Prin urmare, rădăcina MSE pentru ANOVA este 1 în acest exemplu.