Sadržaj
Statističar i evolucijski biolog Ronald Fisher razvio je ANOVA ili analizu varijance kao sredstvo za postizanje cilja. Može vam pomoći otkriti mogu li rezultati pokusa, istraživanja ili studije poduprijeti hipotezu. Pomoću ANOVA možete brzo odlučiti je li hipoteza istinita ili lažna.
Što je ANOVA?
Koristi se za procjenu odstupanja među skupinskim sredstvima u uzorku, ANOVA je skup statističkih modela i njihovih povezanih postupaka procjene. To je u osnovi varijacija između dvije poznate grupe podataka. Ona nudi statistički test jesu li sredstva stanovništva u nekoliko skupina podataka zaista jednaka. Potom se generira t-test, odnosno analiza dvije populacije, putem statističkog ispitivanja, na više od dvije skupine. T-test pokazuje postoji li značajna razlika između populacije i hipotezirane vrijednosti. Veličina razlike u odnosu na varijaciju u uzorcima podataka je t-vrijednost.
Jednosmjerni ili dvosmjerni?
Broj neovisnih varijabli u analizi provjere varijance koji koristite određuje je li ANOVA jedna ili druga. Jednosmjerni test ima jednu nezavisnu varijablu s dvije razine. Dvosmjerna analiza testa varijanse ima dvije neovisne varijable. Dvosmjerni test može imati mnoštvo razina. Primjer jednosmjerne prakse bila bi usporedba dviju marki meduza. Dvosmjerna bi usporedila marke mlijeka kao i razinu kalorija, masti, šećera ili ugljikohidrata.
Razine uključuju različite skupine koje su sve u istoj neovisnoj varijabli. Replikacija je kad ponavljate testove s više grupa. Dvosmjerna analiza varijance s replikacijom koristi dvije skupine i pojedince koji su unutar te skupine koji rade više stvari. Dvosmjerni ANOVA testovi mogu se dovršiti sa ili bez replikacije.
Kako napraviti ANOVA rukom
Dostupan je statistički softver koji može brzo i lako izračunati ANOVA, ali postoji korist od ručnog izračunavanja ANOVA. Omogućuje vam razumijevanje pojedinačnih koraka koji su uključeni kao i njihov doprinos u prikazivanju razlika između više skupina.
Prikupite osnovnu sažetku statistike podataka koje ste prikupili. Sažeti statistički podaci uključuju pojedinačne podatkovne točke za prvu skupinu, označene s "x", te broj podatkovnih točaka za drugu pojedinačnu varijantu, "y". Broj podatkovnih točaka za svaku skupinu označen je sa "n".
Dodajte bodove prvoj grupi s oznakom "SX". Druga grupa prikupljenih podataka je "SY".
Da biste izračunali srednju vrijednost, koristite formulu, C = (SX + SY) ^ 2 / (2n).
Izračunajte zbroj kvadrata između skupina, SSB = - C.
Nakon što sve kvadratne podatke uvrstite u sredinu, zbrojite ih u konačnom zbroju „D.“
Zatim izračunajte zbroj kvadrata, SST = D - C.
Za pronalaženje SSW-a ili zbroja kvadrata unutar grupa koristite formulu SST - SSB.
Zamislite stupnjeve slobode između grupa, "dfb", i unutar skupina, "dfw."
Formula između grupa je dfb = 1, a za unutar skupina je dfw = 2n-2.
Izračunajte srednji kvadrat unutar grupacija, MSW = SSW / dfw.
Na kraju, izračunajte konačnu statistiku, ili "F", F = MSB / MSW