Lo statistico e biologo evoluzionista Ronald Fisher ha sviluppato ANOVA, o analisi della varianza, come mezzo per raggiungere un fine. Può aiutarti a scoprire se i risultati di un esperimento, di un sondaggio o di uno studio possono supportare l'ipotesi. Usando ANOVA, puoi decidere rapidamente se un'ipotesi è vera o falsa.
Che cos'è ANOVA?

Usato per valutare le varianze tra i mezzi di gruppo in un campione, ANOVA è un assemblaggio di modelli statistici e relativi procedure di stima. È fondamentalmente la variazione tra due gruppi di dati noti. Offre un test statistico per stabilire se le medie della popolazione di diversi insiemi di dati siano effettivamente uguali. Quindi generalizza il t-test, o un'analisi di due popolazioni attraverso l'esame statistico, a più di due gruppi. Un test t mostra se c'è una differenza significativa tra la media della popolazione e un valore ipotizzato. La dimensione della differenza relativa alla variazione nei dati campione è il valore t.
One Way o Two Way?

Il numero di variabili indipendenti nell'analisi del test di varianza che si utilizza determina se l'ANOVA è l'uno o l'altro. Un test a senso unico ha una singola variabile indipendente con due livelli. Un'analisi a due vie del test di varianza ha due variabili indipendenti. Un test a due vie può avere una moltitudine di livelli. Un esempio di un senso unico sarebbe il confronto di due marche di gelatina. Un doppio senso paragonerebbe le marche di gelatina così come i livelli di calorie, grassi, zuccheri o carboidrati.
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I livelli includono i diversi gruppi che sono tutti nella stessa variabile indipendente. La replica è quando si ripetono i test con più gruppi. Un'analisi bidirezionale della varianza con la replica utilizza due gruppi e individui che fanno parte di quel gruppo che stanno facendo più cose. I test ANOVA bidirezionali possono essere completati con o senza replica.
Come fare ANOVA a mano

È disponibile un software statistico che può calcolare ANOVA in modo rapido e semplice, ma c'è un vantaggio nel calcolare ANOVA a mano . Consente di comprendere i singoli passaggi coinvolti e il modo in cui ciascuno di essi contribuisce a mostrare le differenze tra i vari gruppi.

Raccogliere le statistiche di riepilogo di base dei dati raccolti. Le statistiche riassuntive includono i singoli punti dati per il primo gruppo, etichettati "x" e il numero di punti dati per la seconda variante individuale, "y". Il numero di punti dati per ogni gruppo è etichettato "n".

Aggiungi i punti per il primo gruppo, etichettati come "SX". Il secondo gruppo di dati raccolti è "SY."

Per calcolare la media, usa la formula, C = (SX + SY) ^ 2 /(2n).

Calcola la somma del quadrato tra i gruppi, SSB = [(SX ^ 2 + SY ^ 2) /n] - C.

Una volta che hai al quadrato di tutti i punti dati, sommarli in una somma finale di "D."

Successivamente, calcolare la somma dei quadrati totali, SST = D - C.

Utilizzare la formula SST - SSB per trovare l'SSW o la somma dei quadrati all'interno dei gruppi.

Indica i gradi di libertà tra i gruppi, "dfb" e all'interno dei gruppi, "dfw."

La formula per i gruppi è dfb = 1 e per i gruppi interni è dfw = 2n-2.

Calcola il quadrato medio per all'interno dei gruppi, MSW = SSW /dfw.

Infine, calcola la statistica finale, o "F", F = MSB /MSW