Thống kê - Phân tích phương sai
Phân tích phương sai còn được gọi là ANOVA. Các nhà thống kê thực hiện theo thủ tục để kiểm tra sự khác biệt tiềm ẩn giữa biến phụ thuộc cấp quy mô với một biến cấp danh nghĩa có hai hoặc nhiều danh mục. Nó được Ronald Fisher phát triển vào năm 1918 và nó mở rộng t-test và z-test, nó chỉ so sánh biến mức danh nghĩa để chỉ có hai loại.
Các loại ANOVA
ANOVA chủ yếu có ba loại:
One-way ANOVA- ANOVA một chiều chỉ có một biến độc lập và tham chiếu đến các số trong biến này. Ví dụ: để đánh giá sự khác biệt về chỉ số IQ theo quốc gia, bạn có thể có dữ liệu 1, 2 và nhiều quốc gia hơn để so sánh.
Two-way ANOVA- Hai cách ANOVA sử dụng hai biến độc lập. Ví dụ, để truy cập sự khác biệt về chỉ số IQ theo quốc gia (biến 1) và giới tính (biến 2). Ở đây bạn có thể kiểm tra sự tương tác giữa hai biến độc lập. Tương tác như vậy có thể chỉ ra rằng sự khác biệt về chỉ số IQ không đồng nhất trên một biến độc lập. Ví dụ, phụ nữ có thể có điểm IQ cao hơn nam giới và có điểm số rất cao so với nam giới ở châu Âu so với ở Mỹ.
ANOVA hai chiều còn được gọi là ANOVA giai thừa và có thể cân bằng cũng như không cân bằng. Cân bằng đề cập đến việc có cùng số lượng người tham gia trong mỗi nhóm trong khi không cân bằng đề cập đến việc có số lượng người tham gia khác nhau trong mỗi nhóm. Loại ANOVA đặc biệt sau có thể được sử dụng để xử lý các nhóm không cân bằng.
Hierarchical approach(Type 1) -Nếu dữ liệu không có ý định phân tích không cân bằng và có một số loại phân cấp giữa các yếu tố.
Classical experimental approach(Type 2) - Nếu dữ liệu không có ý định phân tích không cân bằng và không có thứ bậc giữa các yếu tố.
Full Regression approach(Type 3) - Nếu dữ liệu được phân tích theo ý định không cân bằng vì dân số.
N-way or Multivariate ANOVA- N-way ANOVA có nhiều biến độc lập. Ví dụ, để đánh giá sự khác biệt về chỉ số IQ theo quốc gia, giới tính, độ tuổi, v.v., N-way ANOVA sẽ được triển khai.
Quy trình kiểm tra ANOVA
Sau đây là các bước chung để thực hiện ANOVA.
Thiết lập giả thuyết rỗng và giả thuyết thay thế trong đó giả thuyết rỗng nói rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm. Và giả thuyết thay thế giả định rằng có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
Tính tỉ số F và xác suất của F.
So sánh giá trị p của tỷ lệ F với mức ý nghĩa hoặc alpha đã thiết lập.
Nếu giá trị p của F nhỏ hơn 0,5 thì bác bỏ giả thuyết không.
Nếu giả thuyết vô hiệu bị bác bỏ, kết luận rằng trung bình của các nhóm không bằng nhau.