Les pros de tests ANOVA

L’analyse de variance , plus communément connu sous le nom ANOVA , est utilisé lors de l’analyse statistique . Des analyses de variance sont utiles lorsque l’expérience implique résultats de plus de deux groupes de sujets . Une analyse de la variance compare les écarts dans les moyennes des résultats des différents groupes , aider l’expérimentateur accepter ou de rejeter l’hypothèse nulle de l’expérience . Les échantillons

Quand il ya plus de deux échantillons , une analyse de la variance est plus fiable que le test t . Le t – test ne peut être utilisé pour étudier les différences entre les deux moyens . Bien que plusieurs tests t peuvent être effectuées pour comparer plus de deux moyens les uns avec les autres , ce qui peut conduire à des complications rompre . Une analyse de la variance est un moyen relativement simple de comparer les moyennes de plusieurs échantillons .

Numéros

L’un des principaux avantages d’une analyse de la variance , c’est que le nombre d’observations dans chaque groupe ne doit pas nécessairement être la même . Par exemple , un expérimentateur comparant les effets de la consommation de thé sur la santé pourrait être en mesure de trouver 100 non-buveurs de thé , mais seulement 96 buveurs de thé .
Facteurs

des analyses de variance permettent d’expériences où les populations sont classés en deux facteurs catégoriques . Par exemple , une expérience pourrait enquêter sur les résultats aux examens des élèves qui sont de sexe féminin ou masculin – le premier facteur – et ont ou n’ont pas eu l’enseignement à domicile à domicile supplémentaire, le deuxième facteur . Des analyses de variance analyse des expériences à deux facteurs sont connus comme les deux sens analyses de variance . Ils enlèvent une partie de la variabilité aléatoire et permettent à l’ expérimentateur d’examiner les interactions entre les facteurs . Ils permettent également des expériences avec une taille totale de l’échantillon plus petit , comme deux choses sont à l’étude à la fois .

Hypothèses

Avant une analyse de variance est appliquée , l’expérience doit satisfaire certains critères méthodologiques pour que les résultats soient valides . Les populations concernées par l’échantillon doit être normalement distribué , ce qui signifie qu’il doit être une représentation équitable. Les écarts de la population doivent aussi être égaux. Les échantillons utilisés dans l’expérience doivent être indépendants , et chaque niveau du facteur doit être appliquée à un échantillon .