varianssianalyysi , joka tunnetaan paremmin nimelläANOVA , on käytetty tilastollista analyysiä . ANOVAs ovat hyödyllisiäKokeessa tuloksia yli kaksi ryhmää aiheista . ANOVA vertaavarianssitavullatuloksia eri ryhmien auttaakokeen hyväksyä tai hylätäkokeilun nollahypoteesi . Näytteitä
Kun on olemassa enemmän kuin kaksi näytettä ,ANOVA on luotettavampi kuint-testiä. T-testi voidaan käyttää vain tutkimaan eroja kahdella tavalla . Vaikka useita t – testit voidaan suorittaa verrata enemmän kuin kaksi tavoin toistensa kanssa, tämä voi johtaa katkaista komplikaatioita . ANOVA onsuhteellisen yksinkertainen tapa vertaillakeinoja useita näytteitä .
Numbers
Yksi tärkeimmistä eduistaANOVA on , ettähavaintojen määrä kussakin ryhmän ei tarvitse olla sama . Esimerkiksikokeilija vertaamallavaikutuksia juomassa teetä terveyteen voisi löytää 100 ei- teenjuojille mutta vain 96 teenjuojille .
Tekijät
ANOVAs sallia kokeita , joissa ihmisiä luokitellaan kahteen kategorinen tekijöistä. Esimerkiksikokeilu voisi tutkiatentti tulokset opiskelijoilta, joilla on nainen tai mies -ensimmäinen tekijä – ja joko on tai ei ole ollut kotona ylimääräisiä kotiopetusta ,toinen tekijä . ANOVAs analysoidaan kahden tekijän kokeet tunnetaan kaksisuuntainen ANOVAs . Ne poistaa joitakinsatunnaisia vaihtelu ja annakokeen tarkastellavuorovaikutusta tekijöiden välillä . Ne mahdollistavat myös kokeilujapienempi yhteensä otoskoko , koska kaksi asiaa tutkitaan kerralla .
Oletukset
EnnenANOVA sovelletaan ,kokeilu on täytettävä joitakin metodologisia perusteita , jottatulokset olisivat päteviä . Väestön mukananäyte on normaalisti jakautunut , joten se on oltavatasapuolinen edustus . Varianssit väestöstä on myös oltava yhtä suuri . Näytteitä käytetäänkokeessa on oltava riippumattomia , ja jokaisen tasontekijä on sovellettavaotoksen .