Che cos'è l'analisi della varianza?

 Quando si fa ricerca, a volte necessario confrontare i dati da analizzare per più di due campioni o gruppi. Un tipo di analisi statistica inferenziale di test di varianza, rendendo l'analisi di campioni multipli allo stesso tempo, al fine di determinare se esiste una relazione significativa tra loro. L'argomento è uguale a t-test solo analisi della varianza comprende variabili indipendenti di due o più campioni. Le differenze tra i campioni e la differenza in un campione è determinata. ANOVA si basa su quattro principi: il livello di misura, il metodo di campionamento, la distribuzione della popolazione e l'omogeneità della varianza.

 Per determinare se le differenze significative, ANOVA per quanto riguarda le differenze tra e nei campioni, che si riferisce a come la varianza. L'ANOVA può trovare se la varianza è maggiore tra i campioni in confronto con i membri di campione. Se questo si trova per essere vero, allora le differenze sono considerate significative.

 Esecuzione di un test di varianza implica l'accettazione di alcuni presupposti. Il primo è che il metodo di campionamento utilizzato indipendenti e la scelta dei componenti del campione da una popolazione non è la scelta dei membri l'influenza di popolazioni successive. Variabili dipendenti sono misurate in primo luogo a livello di rapporto di intervallo; Tuttavia, è possibile l'analisi della varianza applicazione misure di livello ordinale. Si può supporre che la popolazione di distribuzione normale, anche se questo non è controllabile e le varianze della popolazione siano uguali, il che significa che le popolazioni omogenee.

 L'ipotesi di ricerca presuppone che almeno una media è diversa dalle altre, ma le altre risorse non sono identificati come grande o più piccolo. Solo perché c'è una differenza prevista. Il test ANOVA per l'ipotesi nulla, il che significa che non vi è alcuna differenza tra i valori medi, tale che A = B = C, questo richiede la regolazione del riferimento alfa al livello di probabilità che l'ipotesi nulla è rifiutata.

 F-rapporto è un test statistico utilizzato specificamente per l'analisi della varianza, come il F-score indica dove l'area di rigetto dell'ipotesi nulla comincia. Sviluppato da Ronald Fisher statistico, la formula per F è la seguente: F = tra stima della varianza gruppo diviso per la stima della varianza all'interno del gruppo, tale che F = MSB / RSU. Ciascuna delle stime di varianza è costituito da due parti - la somma dei quadrati, e gradi di libertà. Utilizzando le tabelle statistiche per il biologico, agricolo e la ricerca medica, l'alfa può essere regolata e sulla base di questo, e l'ipotesi nulla di nessuna differenza può essere respinta. Si può concludere che esiste una differenza significativa tra i gruppi, se questo è il caso.

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