V statistiki je analiza variance (ANOVA) način skupne analize različnih skupin podatkov, da se ugotovi, ali so povezani ali podobni. Eden pomembnih testov znotraj ANOVA je napaka korenovske srednje vrednosti (MSE). Ta količina je način za oceno razlike med vrednostmi, ki jih napove statistični model, in izmerjenimi vrednostmi iz dejanskega sistema. Izračun korenskega MSE je mogoče izvesti v nekaj neposrednih korakih.
Izračunajte splošno povprečje vsake skupine naborov podatkov. Recimo na primer, da obstajata dve skupini podatkov, niz A in niz B, kjer niz A vsebuje številke 1, 2 in 3, niz B pa številke 4, 5 in 6. Srednja vrednost množice A je 2 (ugotovljeno s seštevanjem 1, 2 in 3 skupaj in deljenjem s 3), srednja vrednost množice B pa 5 (ugotovljeno z dodajanjem 4, 5 in 6 skupaj in delitvijo s 3).
Od posameznih podatkovnih točk odštejemo povprečje podatkov in nastalo vrednost izračuna na kvadrat. Na primer, v naboru podatkov A odštevanje 1 s povprečjem 2 daje vrednost -1. Kvadriranje tega števila (kar pomeni, da ga pomnožimo samo) daje 1. Ponovitev tega postopka za ostale podatke iz niza A daje 0 in 1, za niz B pa so tudi številke 1, 0 in 1.
Seštejte vse kvadratne vrednosti. Iz prejšnjega primera seštevanje vseh kvadratnih števil ustvari število 4.
Poiščite stopnje svobode za napake tako, da skupno število podatkovnih točk odštejete s stopnjami svobode za obdelavo (število naborov podatkov). V našem primeru obstaja šest skupnih podatkovnih točk in dva različna nabora podatkov, kar daje 4 kot stopnje svobode pri napakah.
Vsoto napak kvadratov delimo s stopnjami svobode za napako. Nadaljujemo z primerom, če delimo 4 s 4, dobimo 1. To je povprečna kvadratna napaka (MSE).
Vzemite kvadratni koren MSE. Za zaključek primera je kvadratni koren 1 enak 1. V tem primeru je torej korenski MSE za ANOVA 1.