Dispersioonanalüüs ehk ANOVA (dispersioonanalüüs) on mitmemõõtmelised sõltuvusanalüüsi meetodid, mida kasutatakse selleks, et teha kindlaks, kas kolme või enama populatsioonigrupi keskmiste vahel on olulisi erinevusi.
Seetõttu saame selle analüüsiga teada, kas ühe või mitme tunnuse muutmisel on teatud rühmade vahel erinevusi. Selle väljaselgitamiseks kasutame andmete keskmise väärtust.
Seda kasutatakse väga sageli sellistes valdkondades nagu majandus või meditsiin.
Variatsioonianalüüsi varasemad eeldused
ANOVA teostamiseks on mitmeid eeldusi, mis peaksid olema teada. Need on olulised, et tulemused oleksid piisavad.
- Esiteks peab populatsioon järgima normaalset jaotust. Seetõttu on meil tegemist parameetrilise kontrasti tüübiga, kuna on teada keskmise ja standardhälbe populatsiooni parameetrid.
- Lisaks peavad kasutatud proovid olema üksteisest sõltumatud. See tähendab, et ühes neist tehtud muudatused ei pea mõjutama teiste väärtust.
- Teiselt poolt peavad uuritavate populatsioonide erinevused olema võrdsed. Seda nimetatakse homoscedastilisuseks.
Dispersioonimudelite analüüsi klassifikatsioon
Dispersioonmudelite analüüsimiseks saab kasutada kolme allpool toodud klassifikatsiooni:
- Püsiefektide mudel: Populatsioonid on normaalsed ja erinevad ainult vastavate keskmiste väärtuse poolest.
- Juhuslike efektide mudel: Sellisel juhul on andmetel hierarhia ja rahvastiku erinevused sõltuvad sellest.
- Segatefektide mudel: Oleksime silmitsi mudeliga, mis on segu kahest eelmisest.
ANOVA näide: olulised mõisted
ANOVA teostamiseks on matemaatilised võrrandid. Kuid veebilehel Economy-Wiki.com valime lihtsa majanduse ning seetõttu ja tehnoloogia eeliseid kasutades näitame tabelis, kuidas seda saaks teha.
Kujutame ette, et tahame teada, kas Economy-Wiki.com lugejate vahel on olulisi erinevusi, lähtudes nende kraadi lähedusest majandusega.
Hoiatus: kasutatavad andmed on fiktiivsed.
Peame minema jaotisse Andmed, Andmete analüüs ja valime teguri dispersioonanalüüsi.
Auaste oleks kolme rühma maatriks. Võib olla huvitavam lisada pealkirjad tagantjärele ja anda soovitud vorming. Meie puhul koos logo ja sinise värviga.
Näeme, et on olemas mõned mõisted, näiteks vabaduse astmed ja tõenäosus või olulisus. Esimene arvutatakse automaatselt ja see on rühmade arv miinus üks. Teine ütleb meile, kas erinevused on olulised või mitte.
Tavaliselt alustatakse aktsepteeritud usalduse tasemest. Majandusteaduses on see tavaliselt 95% (0,95), mis on seotud olulisusega 0,05 (1-0,095). Seega, kui see tõenäosus või p väärtus on alla aktsepteeritud olulisuse, on erinevused olulised.
Sel juhul näib, et aste ei mõjuta lugejate arvu (olulisus> 0,05). Seetõttu näib dispersioonanalüüs viitavat sellele, et Economy-Wiki.com huvitab kõiki, mitte ainult spetsialiseerunud lugejaid. Muidugi on need fiktiivsed andmed või mitte?