Definitsioon
ANOVA (dispersioonanalüüs) on statistiline meetod, mis testib, kas kolme või enama rühma keskmised erinevad olulisel määral teineteisest. Vaatamata nimele, mis viitab "dispersioonile", on ANOVA põhi-eesmärk keskmiste võrdlemine andmete varieeruvuse allikate analüüsi kaudu.
Kuidas see töötab
ANOVA võrdleb kahte tüüpi varieeruvust: rühma keskmiste vahelist varieeruvust ja iga rühma sisest varieeruvust. Kui rühmadevaheline varieeruvus on palju suurem kui rühmadesisene varieeruvus, on rühma keskmised tõenäoliselt erinevad.
Põllumees testib 3 väetise mõju saagikusele (kg maatüki kohta):
Väetis A: 45, 48, 50, 47
Väetis B: 55, 58, 52, 56
Väetis C: 46, 49, 44, 48
ANOVA tulemus: F = 12,3, p = 0,001. Väetised annavad oluliselt erinevaid saagikusi. Järgnev test näitab, et Väetis B on kõige tulemuslikum.
Miks see on oluline
ANOVA on hädälik alati, kui peate võrdlema rohkem kui kahte rühma. Mitut ravimianust võrdlevad kliinilised uuringud, erinevate klasside õpetusmeetodeid võrdlevad õpetajad ja erinevaid tootmisprotsesse testivad tootjad toetuvad kõik ANOVA-le.
Kui ANOVA leiab olulise erinevuse, ütleb see teile, et vähemalt üks rühm erineb, kuid mitte millised. Seejärel kasutate konkreetsete paaride tuvastamiseks post-hoc teste (nagu Tukey HSD). See kaheastmeline lähenemisviis hoiab valepositiivsete määra kontrolli all, võimaldes samal ajal erinevusi täpsustada.
Kasutage ANOVA-t kolme või enama rühma keskmiste korraga võrdlemiseks. See kontrollib veamäära paremini kui mitme t-testi tegemine ja on mitmerühmaliste võrdluste standardtööriist.