NộI Dung
Nhà thống kê và nhà sinh học tiến hóa Ronald Fisher đã phát triển ANOVA, hay phân tích phương sai, là một phương tiện để chấm dứt. Nó có thể giúp bạn tìm hiểu xem kết quả của một thí nghiệm, khảo sát hoặc nghiên cứu có thể hỗ trợ cho giả thuyết này không. Sử dụng ANOVA, bạn có thể nhanh chóng quyết định xem một giả thuyết là đúng hay sai.
ANOVA là gì?
Được sử dụng để đánh giá phương sai giữa các nhóm có nghĩa trong một mẫu, ANOVA là tập hợp các mô hình thống kê và các thủ tục ước tính liên quan của chúng. Về cơ bản, đây là biến thể giữa hai nhóm dữ liệu đã biết. Nó cung cấp một bài kiểm tra thống kê về việc liệu dân số của một số bộ dữ liệu có thực sự bằng nhau hay không. Sau đó, nó khái quát hóa bài kiểm tra t, hoặc phân tích hai quần thể có nghĩa là thông qua kiểm tra thống kê, đến hơn hai nhóm. Một thử nghiệm t cho thấy nếu có sự khác biệt đáng kể giữa trung bình dân số và giá trị giả thuyết. Kích thước của sự khác biệt liên quan đến sự thay đổi trong dữ liệu mẫu là giá trị t.
Một chiều hay hai chiều?
Số lượng biến độc lập trong phân tích kiểm tra phương sai mà bạn sử dụng xác định xem ANOVA là một hay khác. Một thử nghiệm một chiều có một biến độc lập duy nhất với hai cấp độ. Một phân tích hai chiều của kiểm tra phương sai có hai biến độc lập. Một bài kiểm tra hai chiều có thể có vô số cấp độ. Một ví dụ về một chiều sẽ là so sánh hai nhãn hiệu thạch. Một cách hai chiều sẽ so sánh các nhãn hiệu thạch cũng như lượng calo, chất béo, đường hoặc carbohydrate.
Các cấp độ bao gồm các nhóm khác nhau trong cùng một biến độc lập. Nhân rộng là khi bạn lặp lại các bài kiểm tra với nhiều nhóm. Một phân tích hai chiều về phương sai với sao chép sử dụng hai nhóm và các cá nhân trong nhóm đó đang làm nhiều việc. Các xét nghiệm ANOVA hai chiều có thể được hoàn thành có hoặc không có sao chép.
Cách làm ANOVA bằng tay
Phần mềm thống kê có sẵn có thể tính toán ANOVA nhanh chóng và dễ dàng, nhưng có một lợi ích khi tính toán ANOVA bằng tay. Nó cho phép bạn hiểu các bước riêng lẻ có liên quan cũng như cách chúng từng đóng góp trong việc thể hiện sự khác biệt giữa nhiều nhóm.
Thu thập số liệu thống kê tóm tắt cơ bản của dữ liệu mà bạn đã thu thập. Số liệu thống kê tóm tắt bao gồm các điểm dữ liệu riêng lẻ cho nhóm đầu tiên, được gắn nhãn là x, x và số lượng điểm dữ liệu cho biến thể cá nhân thứ hai, đó là số lượng điểm dữ liệu cho mỗi nhóm được gắn nhãn là n.
Thêm điểm cho nhóm thứ nhất, được gắn nhãn là SX SX. Nhóm Nhóm dữ liệu thứ hai được thu thập là Sê-ri.
Để tính giá trị trung bình, sử dụng công thức, C = (SX + SY) ^ 2 / (2n).
Tính tổng bình phương giữa các nhóm, SSB = - C.
Khi bạn đã bình phương tất cả các điểm dữ liệu, hãy tổng hợp chúng trong một tổng cuối cùng của Dạo.
Tiếp theo, tính tổng tổng bình phương, SST = D - C.
Sử dụng công thức SST - SSB để tìm SSW hoặc tổng bình phương trong các nhóm.
Hình các mức độ tự do giữa các nhóm, Thời gian dfb, Nghi và trong các nhóm, Hồi dfw.
Công thức cho giữa các nhóm là dfb = 1 và đối với các nhóm trong đó là dfw = 2n-2.
Tính bình phương trung bình cho các nhóm trong, MSW = SSW / dfw.
Cuối cùng, tính toán thống kê cuối cùng, hoặc F, F F (MSB / MSW