Statistik in evolucijski biolog Ronald Fisher je razvil ANOVA ali analizo variance, da bi jo dosegel. Pomaga vam lahko ugotoviti, ali lahko rezultati eksperimenta, raziskave ali študije podpirajo hipotezo. Z ANOVO se lahko hitro odločite, ali je hipoteza resnična ali napačna.
Kaj je ANOVA?
ANOVA, ki se uporablja za oceno odstopanj med skupinskimi sredstvi v vzorcu, je sestavljanje statističnih modelov in z njimi povezanih postopkov ocenjevanja. V bistvu gre za razlike med dvema znanima podatkovnima skupinama. Ponuja statistični test, ali so povprečna množična sredstva za več sklopov podatkov dejansko enaka. Nato t-test ali analizo dveh populacij s statističnim pregledom posploši na več kot dve skupini. T-test pokaže, ali obstaja pomembna razlika med povprečjem populacije in hipotetično vrednostjo. Velikost razlike glede na spremembo vzorčnih podatkov je vrednost t.
Enosmerna ali dvosmerna?
Število neodvisnih spremenljivk v analizi variančnega testa, ki ga uporabljate, določa, ali je ANOVA ena ali druga. Enosmerni test ima eno samostojno spremenljivko z dvema nivojema. Dvosmerna analiza variančnega testa ima dve neodvisni spremenljivki. Dvosmerni test ima lahko več stopenj. Primer enosmernosti bi bila primerjava dveh znamk želeja. Dvosmerno bi primerjali blagovne znamke želeja in kalorij, maščob, sladkorja ali ogljikovih hidratov.
Ravni vključujejo različne skupine, ki so vse v isti neodvisni spremenljivki. Podvajanje je, če preizkuse ponovite z več skupinami. Dvosmerna analiza variance z replikacijo uporablja dve skupini in posameznike, ki so v tej skupini in delajo več stvari. Dvosmerne teste ANOVA je mogoče zaključiti z replikacijo ali brez nje.
Kako narediti ANOVA ročno
Na voljo je statistična programska oprema, ki lahko hitro in enostavno izračuna ANOVA, vendar je koristno ročno izračunavanje ANOVA. Omogoča vam razumevanje posameznih korakov, ki so vključeni, in tega, kako vsak prispeva k prikazovanju razlik med več skupinami.
Zberite osnovno zbirno statistiko podatkov, ki ste jih zbrali. Povzetek statistike vključuje posamezne podatkovne točke za prvo skupino, označene z "x", in število podatkovnih točk za drugo posamezno različico, "y". Število podatkovnih točk za vsako skupino je označeno "N."
Dodajte točke za prvo skupino z oznako "SX". Druga skupina zbranih podatkov je »SY.«
Za izračun srednje vrednosti uporabite formulo C = (SX + SY) ^ 2 / (2n).
Izračunajte vsoto kvadrata med skupinama, SSB = [(SX ^ 2 + SY ^ 2) / n] - C.
Ko na kvadrat vse podatkovne točke pripeljete na kvadrat, jih seštejte v končni seštevek "D."
Nato izračunajte vsoto kvadratov skupaj, SST = D - C.
Uporabite formulo SST - SSB za iskanje SSW ali vsote kvadratov znotraj skupin.
Ugotovite stopnje svobode med skupinama, »dfb«, in znotraj skupin, »dfw«.
Formula med skupinami je dfb = 1, za znotraj skupin pa dfw = 2n-2.
Izračunajte srednji kvadrat za znotraj skupin, MSW = SSW / dfw.
Na koncu izračunajte še končno statistiko ali "F", F = MSB / MSW