ANOVA-Testi: Määritelmä, Tyypit, Esimerkkejä

Tilastojen Määritelmät > ANOVA
Sisältö:

1. ANOVA-Testi
2. One-Way ANOVA
3. kaksisuuntainen ANOVA
4. Mitä on MANOVA?
5. mikä on Factorial ANOVA?
6. Miten ajaa ANOVA
7. vs. ANOVA T-Testi
8. toistettujen mittausten ANOVA
9. Pallomaisuuden

ANOVA-Testi

Mikä on ANOVA?, Katso video esittely, tai lukea alla:

vieläkö ongelmia? Chegg.com sopii sinulle tutor (ensimmäinen oppitunti on ilmainen!).

ANOVA-testi on tapa selvittää, ovatko kyselytulokset tai kokeilutulokset merkittäviä. Toisin sanoen, ne auttavat sinua selvittämään, jos sinun täytyy hylätä nollahypoteesi tai hyväksyä vaihtoehtoinen hypoteesi.

periaatteessa testaat ryhmiä nähdäksesi, onko niiden välillä eroa., Esimerkkejä siitä, milloin kannattaa testata eri ryhmään:

• ryhmä psykiatriset potilaat ovat yrittää kolme eri hoitomuotoja: neuvonta, lääkitys ja biofeedback. Haluat nähdä, onko yksi terapia parempi kuin muut.
• valmistajalla on kaksi erilaista prosessia hehkulamppujen valmistamiseksi. He haluavat tietää, onko toinen prosessi parempi kuin toinen.
• eri korkeakoulujen opiskelijat suorittavat saman kokeen. Haluat nähdä, pärjääkö yksi yliopisto paremmin kuin toinen.

mitä” yksisuuntainen ”tai” kaksisuuntainen ” tarkoittaa?,

yksisuuntainen tai kaksisuuntainen viittaa Varianssitestin analyysissä itsenäisten muuttujien lukumäärään (IVs).

• yksisuuntaisella on yksi itsenäinen muuttuja (2 tasoa). Esimerkiksi: brand of cereal,
• kaksisuuntainen on kaksi riippumatonta muuttujaa (sillä voi olla useita tasoja). Esimerkiksi: merkki muroja, kaloreita.

mitä ovat ”ryhmät”tai ” tasot”?

ryhmät tai tasot ovat saman itsenäisen muuttujan sisällä eri ryhmiä. Yllä olevassa esimerkissä tasot ”brändi vilja” voi olla Lucky Charms, Rusinaleseet, maissihiutaleet — yhteensä kolme tasoa., Sinun tasot ”kaloreita” voi olla: makeutettu, makeuttamaton-yhteensä kaksi tasoa.

sanotaan olet opiskelee, jos alkoholisti tukea ryhmä-ja yksilöllistä neuvontaa yhdistettynä on tehokkain hoito vähentää alkoholin kulutusta. Saatat jakaa osallistujat kolmeen ryhmään tai tasot:

• Lääkitystä vain,
• Lääkehoito ja neuvonta,
• Neuvonta vain.

riippuva muuttujasi olisi päivässä nautittujen alkoholijuomien määrä.,

Jos ryhmät tai tasoilla on hierarkkinen rakenne (jokainen taso on ainutlaatuinen alaryhmiä), sitten käyttää sisäkkäisiä ANOVA-analyysiä varten.

mitä” replikaatio ” tarkoittaa?

kyse on siitä, toistatko (eli monistat) testejäsi useilla ryhmillä. Kanssa kaksisuuntainen ANOVA kanssa replikointi , sinulla on kaksi ryhmää ja yksilöitä ryhmän sisällä on tekemässä enemmän kuin yksi asia (eli kaksi ryhmää opiskelijoita kaksi korkeakouluissa ottaen kaksi testiä). Jos vain yksi ryhmä tekee kaksi testiä, käyttäisit sitä ilman replikaatiota.

testityypit.,

päätyyppejä on kaksi: yksisuuntainen ja kaksisuuntainen. Kaksisuuntaiset testit voivat olla replikaation kanssa tai ilman.

• yksisuuntainen ANOVA ryhmien välillä: käytetään, kun halutaan testata kahta ryhmää nähdäkseen, onko niiden välillä eroa.
• kaksisuuntainen ANOVA ilman replikointi: käytetään, kun sinulla on yksi ryhmä ja olet kaksinkertainen testaus, että samaan ryhmään. Testaat esimerkiksi yhtä joukkoa ihmisiä ennen ja jälkeen lääkityksen, jotta näkisit, toimiiko se vai ei.
• kaksisuuntainen ANOVA kanssa replikointi: Kaksi ryhmää, ja näiden ryhmien jäsenten tekevät enemmän kuin yksi asia., Esimerkiksi kaksi potilasryhmää eri sairaaloista kokeilee kahta eri hoitoa.

Takaisin Alkuun

One-Way ANOVA

yksi tapa ANOVA käytetään vertailla kahta tarkoittaa kahden riippumattoman (liity) ryhmät käyttävät F-jakauma. Testin nollahypoteesi on, että kaksi keinoa ovat yhtä suuret. Siksi merkittävä tulos tarkoittaa, että nämä kaksi keinoa ovat epätasa-arvoisia.

Esimerkkejä kun käyttää yksi tapa ANOVA

Tilanne 1: Sinulla on ryhmä yksilöitä satunnaisesti jaettu pienempiin ryhmiin ja täyttämällä erilaisia tehtäviä., Saatat esimerkiksi tutkia teen vaikutuksia painonpudotukseen ja muodostaa kolme ryhmää: vihreä tee, musta tee ja ei teetä.
tilanne 2: samanlainen kuin tilanne 1, mutta tässä tapauksessa yksilöt jaetaan ryhmiin niiden omistaman ominaisuuden perusteella. Saatat esimerkiksi tutkia ihmisten jalkojen voimaa painon mukaan. Voit jakaa osallistujat paino luokat (lihavia, ylipainoisia ja normaali) ja mitata niiden jalka vahvuus paino kone.,

Rajoitukset Yksi Tapa ANOVA

yksi tapa ANOVA kertoo, että ainakin kaksi ryhmää olivat erilaisia keskenään. Mutta se ei kerro, mitkä ryhmät olivat erilaisia. Jos testi palautus merkittävä f-statistic, sinun täytyy ehkä suorittaa ad hoc-testi (Vähiten Merkitsevä Ero testi) kertoa mitkä ryhmät oli ero tarkoittaa.
Takaisin Alkuun

kaksisuuntainen ANOVA

kaksisuuntainen ANOVA on laajennus One-Way ANOVA. Yhdellä tavalla, sinulla on yksi riippumaton muuttuja vaikuttaa riippuvainen muuttuja., Kaksisuuntaisella ANOVALLA on kaksi sitoutumatonta. Käytä kaksisuuntaista ANOVAA, kun sinulla on yksi mittausmuuttuja (eli kvantitatiivinen muuttuja) ja kaksi nimellistä muuttujaa. Toisin sanoen, jos kokeilu on määrällinen tulos ja sinulla on kaksi kategorisia selittäviä muuttujia, kaksisuuntainen ANOVA on sopiva.

esimerkiksi työhaastatteluissa kannattaa selvittää, onko tulojen ja sukupuolen välillä yhteyttä ahdistuneisuustasoon. Ahdistuneisuustaso on lopputulos eli muuttuja, joka voidaan mitata. Sukupuoli ja tulot ovat kaksi kategorista muuttujaa., Nämä kategoriset muuttujat ovat myös itsenäisiä muuttujia, joita kutsutaan tekijöiksi kahdella tavalla ANOVA.

tekijät voidaan jakaa tasoihin. Edellä mainitussa esimerkissä tulotaso voitaisiin jakaa kolmeen tasoon: pieni -, keski-ja suurituloisiin. Sukupuoli voitaisiin jakaa kolmeen tasoon: mies, nainen ja Transsukupuolinen. Hoitoryhmät ovat kaikki mahdollisia tekijöiden yhdistelmiä. Tässä esimerkissä hoitoryhmiä olisi 3 x 3 = 9.

Tärkein Vaikutus ja Yhteisvaikutus

tulokset kaksisuuntainen ANOVA laskee tärkein vaikutus ja yhteisvaikutus., Päävaikutus on samanlainen kuin yhdellä tavalla ANOVA: kunkin tekijän vaikutusta tarkastellaan erikseen. Yhteisvaikutuksen myötä kaikki tekijät otetaan huomioon samanaikaisesti. Tekijöiden välisiä yhteisvaikutuksia on helpompi testata, jos kussakin solussa on useampi kuin yksi havainto. Edellä mainitussa esimerkissä soluihin voitiin syöttää useita stressipisteitä. Jos syötät useita havaintoja soluihin, kunkin solun numeron on oltava yhtä suuri.

kaksi nollahypoteesia testataan, jos kussakin solussa on yksi havainto., Esimerkiksi nämä hypoteesit olisivat:
H01: kaikilla tuloryhmillä on yhtä suuri keskimääräinen stressi.
H02: kaikilla sukupuoliryhmillä on yhtä suuri keskimääräinen stressi.

useiden solujen havaintojen osalta testaisit myös kolmatta hypoteesia:
H03: tekijät ovat riippumattomia tai yhteisvaikutusta ei ole.

jokaiselle testaamallesi hypoteesille lasketaan F-statistiikka.

Oletukset kaksisuuntainen ANOVA

• väkiluku on lähellä normaalijakaumaa.
• näytteiden on oltava riippumattomia.
• Populaatiovarianssien on oltava yhtä suuret.,
• ryhmien näyttekokojen on oltava yhtä suuret.

takaisin huipulle

mikä on MANOVA?

MANOVA on vain ANOVA, jolla on useita toisistaan riippuvaisia muuttujia. Se on samanlainen kuin monet muut testit ja kokeet, että sen tarkoitus on selvittää, onko vastaus-muuttujan (eli riippuva muuttuja) on muuttunut manipuloimalla riippumaton muuttuja. Testi auttaa vastaamaan moniin tutkimuskysymyksiin, kuten:

• onko itsenäisten muuttujien muutoksilla tilastollisesti merkitseviä vaikutuksia riippuvaisiin muuttujiin?
• mitkä ovat riippuvuussuhteessa olevien muuttujien yhteisvaikutukset?,
• mitkä ovat itsenäisten muuttujien yhteisvaikutukset?

MANOVA Example

Oletetaan, että halusit selvittää, vaikuttiko oppikirjojen ero opiskelijoiden pistemääriin matematiikassa ja luonnontieteissä. Matematiikan ja tieteen parannukset tarkoittavat sitä, että on olemassa kaksi riippuvaista muuttujaa, joten MANOVA on sopiva.

On ANOVA antaa sinulle yhden (univariate) f-arvo, kun MANOVA antaa sinulle monimuuttuja-F-arvo. MANOVA testaa useita toisistaan riippuvaisia muuttujia luomalla uusia, keinotekoisia, riippuvaisia muuttujia, jotka maksimoivat ryhmäeroja., Nämä uudet riippuvaiset muuttujat ovat mitattujen riippuvaisten muuttujien lineaarisia yhdistelmiä.

Tulkkaus MANOVA tulokset

Jos monimuuttuja F-arvo ilmaisee, että testi on tilastollisesti merkitsevä, tämä tarkoittaa, että jotain on merkittävä. Edellä mainitussa esimerkissä et tietäisi, ovatko matematiikkapisteet parantuneet, tiedepisteet parantuneet (tai molemmat)., Kun sinulla on merkittävä tulos, sinun pitäisi katsomaan jokainen yksittäinen komponentti (univariate F-testit), jotta näet, mikä riippuva muuttuja(t) vaikuttivat tilastollisesti merkittävä tulos.

Edut ja Haitat MANOVA vs. ANOVA

Edut

1. MANOVA avulla voit testata useita riippuvaisia muuttujia.
2. MANOVA voi suojata tyypin I virheiltä.

Haitat

1. MANOVA on monta kertaa monimutkaisempi kuin ANOVA, jolloin se on haaste nähdä, mitkä riippumattomat muuttujat vaikuttavat riippuvaisia muuttujia.,
2. yhden asteen vapaus menetetään jokaisen uuden muuttujan lisäämisen myötä.
3. riippuvuussuhteessa olevien muuttujien tulisi olla mahdollisimman paljon suhteettomia. Jos ne korreloivat, menetys astetta vapautta tarkoittaa, että ei ole paljon etuja sisällyttää enemmän kuin yksi riippuvainen muuttuja testi.

Viite:
(SFSU)

Takaisin Alkuun

Mikä on Kertoma ANOVA?

a factorial ANOVA on Varianssitestin analyysi, jossa on useampi kuin yksi itsenäinen muuttuja eli”tekijä”. Se voi viitata myös useampaan kuin yhteen itsenäisen muuttujan tasoon., Esimerkiksi kokeilu, jossa käsittelyryhmän ja kontrolliryhmän on yksi tekijä (hoito), mutta kaksi tasoa (hoito ja ohjaus). Termit ”kaksisuuntainen” ja ”kolmitie” viittaavat testisi tekijöiden määrään tai tasojen määrään. Neljä-way ANOVA-ja yläpuolella on harvoin käytetty, koska testin tulokset ovat monimutkaisia ja vaikeita tulkita.

• kaksisuuntaisella ANOVALLA on kaksi tekijää (itsenäiset muuttujat) ja yksi riippuvainen muuttuja. Esimerkiksi opiskeluaika ja ennakkotieto ovat tekijöitä, jotka vaikuttavat siihen, miten hyvin kokeessa pärjää.,
• kolmiosaisessa ANOVASSA on kolme tekijää (itsenäiset muuttujat) ja yksi riippuvainen muuttuja. Esimerkiksi opiskelu, aiempaa tietoa, ja tuntia unta ovat tekijöitä, jotka vaikuttavat siihen, miten hyvin voit tehdä testi

Kertoma ANOVA on tehokas tapa suorittaa testi. Sen sijaan, että suorittaisit sarjan kokeita, joissa testaat yhden riippumattoman muuttujan yhtä riippuvaista muuttujaa vastaan, voit testata kaikki riippumattomat muuttujat samanaikaisesti.

Vaihtelu

one-way ANOVA, vaihtelu johtuu eroista ryhmien välillä ja erot ryhmien sisällä., Factorial ANOVASSA jokainen taso ja tekijä yhdistetään toisiinsa (”ristissä”). Tämä auttaa sinua näkemään, mitä vuorovaikutusta tapahtuu tasojen ja tekijöiden välillä. Jos on vuorovaikutusta, niin erot yhdessä tekijässä riippuvat toisen eroista.

oletetaan, että sinulla oli käynnissä kaksi-way ANOVA-testi uros/naaras suorituskykyä tentti. Koehenkilöt olivat joko nukkuneet 4, 6 tai 8 tuntia.,

• IV1: SUKUPUOLI (Mies/Nainen)
• IV2: UNI (4/6/8)
• DV: Tentti Pisteet

kaksisuuntainen kertoma ANOVA auttaa sinua vastaamaan seuraaviin kysymyksiin:

1. Onko sukupuoli tärkein vaikutus? Toisin sanoen, eroavatko miehet ja naiset merkittävästi tenttisuorituksestaan?
2. onko Uni tärkein vaikutus? Toisin sanoen, eroavatko 4,6 eli 8 tuntia nukkuneet merkittävästi suorituskyvystään?
3. onko tekijöiden välillä merkittävää vuorovaikutusta? Toisin sanoen, miten tuntia unta ja seksiä vuorovaikutuksessa suhteen tentti suorituskykyä?,
4. löytyykö sukupuolen ja tenttisuorituksen eroja unen eri tasoilla?

Oletukset Kertoma ANOVA

• Normaaliuden: riippuva muuttuja on normaalisti jakautunut.
• itsenäisyys: havainnot ja ryhmät ovat toisistaan riippumattomia.
• varianssin tasa-arvo: populaatiovarianssit ovat yhtä suuret eri tekijöiden/tasojen välillä.

Miten ajaa ANOVA

Nämä testit ovat hyvin aikaa vievää käsin. Lähes joka tapauksessa haluat käyttää ohjelmistoja., Esimerkiksi Excelissä on useita vaihtoehtoja:

• kaksisuuntainen Anova Excelissä replikaatiolla ja ilman replikaatiota.
• One way ANOVA Excelissä 2013.

tilastopakettien ANOVA-testit suoritetaan parametrisella datalla. Jos olet listalla tai tilannut tietoja, haluat suorittaa ei-parametrinen ANOVA (yleensä löytyy eri otsikon ohjelmistosta, kuten ”nonparametric tests”).,

Vaiheet

Se on epätodennäköistä, sinun kannattaa tehdä tämä testi käsin, mutta jos sinulla on, nämä ovat vaiheet sinun täytyy ottaa:

1. Etsi siis kunkin ryhmän.
2. Etsi kokonaiskeskiarvo (ryhmien keskiarvo yhdistettynä).
3. Etsi ryhmän sisäinen vaihtelu; kunkin jäsenen pistemäärän kokonaispoikkeama ryhmän keskiarvosta.
4. Etsi ryhmien välinen vaihtelu: kunkin ryhmän poikkeama keskiarvosta.
5. Etsi F-statistic: suhde ryhmien Välinen Vaihtelu Ryhmän Sisällä Vaihtelu.

ANOVA vs., T-testi

opiskelijan t-testi kertoo, onko ryhmien välillä merkittävää vaihtelua. T-testi vertaa keinoja, kun taas ANOVA vertaa variansseja populaatioiden välillä.
voit teknisesti tehdä joukon T-testejä tiedoillesi. Ryhmien määrän kasvaessa saatat kuitenkin päätyä moniin parivertailuihin, joita sinun on juostava. ANOVA antaa sinulle yhden numeron (F-tilasto) ja yhden p-arvon, joka auttaa sinua tukemaan tai hylkäämään nollahypoteesin.,
Takaisin Alkuun

toistettujen mittausten ANOVA

toistettujen mittausten ANOVA on lähes sama kuin one-way ANOVA, jossa yksi tärkein ero: voit testata liittyviä ryhmiä, ei ole riippumaton niistä. Sitä kutsutaan Toistotoimenpiteiksi, koska samaa osallistujaryhmää mitataan yhä uudelleen. Voit esimerkiksi tutkia saman potilasryhmän kolesteroliarvoja 1, 3 ja 6 kuukauden kuluttua ruokavalion muuttamisesta. Esimerkiksi itsenäinen muuttuja on ” aika ”ja riippuvainen muuttuja on” kolesteroli.,”Itsenäistä muuttujaa kutsutaan yleensä subjektien sisäiseksi tekijäksi.

toistuvien mittojen ANOVA muistuttaa yksinkertaista monimuuttujamallia. Molemmissa testeissä samat osallistujat mitataan kerta toisensa jälkeen. Toistuvilla mittauksilla sama ominaisuus mitataan kuitenkin eri ehdolla. Esimerkiksi verenpaine mitataan tilan ”aika”aikana. Yksinkertainen monimuuttuja-suunnittelu on ominaisuus, joka muuttuu. Ajan mittaan voisi mitata esimerkiksi verenpainetta, sykettä ja hengityssuhdetta.,

Syitä käyttää toistettujen mittausten ANOVA

• Kun olet kerännyt tietoja samalla osallistujat yli ajan, yksilölliset erot (lähde ryhmien väliset erot) vähenevät tai poistuvat.
• Testaus on tehokkaampi, koska otoskoko ei ole jaettu ryhmien välillä.
• testi voi olla taloudellinen, sillä käytät samoja osallistujia.,

Oletukset toistettujen mittausten ANOVA

tulokset toistettujen mittausten ANOVA on voimassa vain, jos seuraavat oletukset ole rikottu:

• Siellä on yksi riippumaton muuttuja ja yksi riippuva muuttuja.
• riippuvan muuttujan on oltava jatkuva muuttuja intervalliasteikolla tai suhdeasteikolla.
• riippumattoman muuttujan on oltava kategorinen joko nimellisasteikolla tai ordinaaliasteikolla.
• Ihannetapauksessa ryhmäparien välisen riippuvuuden tasot ovat yhtä suuret (”sphericity”)., Korjaukset ovat mahdollisia, jos tätä oletusta rikotaan.

toistettujen mittausten ANOVA vuonna SPSS: Vaiheet

Vaihe 1: Klikkaa ”Analysoida”, sitten viet yli ”Yleinen Lineaarinen Malli.”Klikkaa” Toistetut Toimenpiteet.”

Vaihe 2: Vaihda ”factor1” nimen kanssa jotain, joka edustaa riippumaton muuttuja. Voit esimerkiksi laittaa ”ikä” tai ” aika.”

Vaihe 3: Syötä ” tasojen lukumäärä.”Näin monta kertaa riippuvainen muuttuja on mitattu. Jos esimerkiksi mittauksia tehtäisiin joka viikko yhteensä 4 viikon ajan, määrä olisi 4.,

Vaihe 4: Napsauta ”Lisää” – painiketta ja sitten antaa riippuvan muuttujan nimi.

Vaihe 5: Klikkaa ”Lisää” – painiketta. Toistuvat toimenpiteet määrittelevät laatikko pop up. Napsauta ”Määrittele” – painiketta.

Vaihe 6: Käytä nuolinäppäimiä liikkua muuttujat vasemmalta oikealle niin, että näyttö näyttää samanlainen kuva alla:

Vaihe 7: Klikkaa ”Tontteja” ja nuolinäppäimillä siirtää tekijä vasemmalta laatikon päälle Vaaka-Akseli-ruutuun.

Vaihe 8: napsauta ”Lisää” ja napsauta ”Jatka” ikkunan alareunassa.,

Vaihe 9: Klikkaa ”Asetukset”, sitten siirtää tekijät vasemmalta laatikko Näyttö Tarkoittaa ruudussa oikealla.

vaihe 10: Klikkaa seuraavia valintaruutuja:

• vertaa päätehosteita.
• kuvaava tilasto.
• arvio vaikutuksen koosta.

Vaihe 11: Valitse ”Bonferroni” avattavasta valikosta alla Luottamusväli Säätö.
vaihe 12: klikkaa ”Jatka” ja valitse sitten ”OK” testin suorittamiseksi.,
Takaisin Alkuun

Pallomaisuuden

tilastot, pallomaisuuden (ε) viittaa Mauchly pallomaisuuden testi, joka on kehitetty 1940 John W. Mauchly, jotka kehittivät ensimmäinen yleiskäyttöinen elektroninen tietokone.

Määrittely

Pallomaisuuden käytetään oletus toistettujen mittausten ANOVA. Oletuksen mukaan kaikkien mahdollisten ryhmäparien erojen varianssit ovat yhtä suuret. Jos tietosi rikkovat tätä oletusta, se voi johtaa tyypin I virheen lisääntymiseen (nollahypoteesin virheellinen hylkääminen).,

on hyvin yleistä, että toistuvat toimenpiteet ANOVA johtaa oletuksen rikkomiseen. Jos oletusta on rikottu, on kehitetty korjauksia, joilla voidaan välttää tyypin I virhetason nousu. Korjaus koskee vapausasteita F-jakelussa.

Mauchly Pallomaisuuden Testi

Mauchly ’ s test for pallomaisuuden voidaan ajaa suurin osa tilasto-ohjelmisto, jossa se yleensä oletuksena testi pallomaisuuden. Mauchlyn testi sopii keskikokoisille näytteille., Se voi olla havaitsematta palleutta pienissä näytteissä ja se voi havaita liikaa suurissa näytteissä.
Jos testi palauttaa pienen p-arvon (p ≤.05), tämä on osoitus siitä, että tietosi ovat rikkoneet oletusta. Seuraavassa kuvassa SPSS ulostulo ANOVA osoittaa, että merkitys ” sig ” liitetty Mauchly n on .274. Tämä tarkoittaa, että oletusta ei ole rikottu näiden tietojen osalta.

voisitte ilmoittaa edellä tuloksen kuin ”Mauchly Testi osoitti, että oletus pallomaisuuden ei ollut rikottu, χ2(2) = 2.588, p = .274.”

Jos testi palasi pieni p-arvo, sinun pitäisi hakea oikaisua, yleensä joko:

• Greehouse-Geisser-korjausta.
• Huynh-Feldt korjaus.

Kun ε ≤ 0.75 (tai et tiedä, mitä arvo tilasto on), käytä Greenhouse-Geisser-korjausta.
Kun ε > .75, käytä Huynh-Feldt-korjausta.,

Takaisin Alkuun

Grand tarkoittaa
ANOVA vs Regressio

——————————————————————————

Tarvitsetko apua läksyjä tai testi kysymys? Chegg-tutkimuksen avulla voit saada askel-askeleelta ratkaisuja kysymyksiisi alan asiantuntijalta. Ensimmäiset 30 minuuttia Chegg tutor on ilmainen!