Analyse de la variance (ANOVA)

Quelle est l’analyse de la variance (ANOVA)?

L’analyse de la variance (ANOVA) est un outil d’analyse utilisé dans les statistiques qui divise la variabilité agrégée observée dans un ensemble de données en deux parties: facteurs systématiques et facteurs aléatoires. Les facteurs systématiques ont une influence statistique sur l’ensemble des données, tandis que les facteurs aléatoires ne l’ont pas. Les analystes utilisent le test AVA pour déterminer l’influence des variables indépendantes sur la variable dépendante dans une étude de régression.

Les méthodes de test T et Z développées au XXe siècle ont été utilisées pour l’analyse statistique jusqu’en 1918, lorsque Ronald Fisher a créé la méthode d’analyse de la variance.

L’ANOVA est également appelée analyse de la variance de Fisher et est l’extension des tests T et Z. Le terme est devenu connu en 1925, après être apparu dans le livre de Fisher “Statistical Methods for Research Worldrs”.

Il a été utilisé en psychologie expérimentale et a ensuite été étendu à des sujets plus complexes.

La formule de l’Enova est: $F=\frac{MST}{MSE}$

Où: F est un coefficient ANOVA, MST = somme moyenne des carrés due au traitement, MSE = somme moyenne des carrés en raison d’une erreur

Qu’est-ce qui révèle l’analyse de la variance?

Le test ANOVA est la phase initiale de l’analyse des facteurs qui affectent un certain ensemble de données. Une fois le test terminé, l’analyste effectue d’autres tests sur les facteurs méthodiques qui contribuent de manière mesurable à l’incohérence de l’ensemble de données. L’analyste utilise les résultats de l’ANOVA Testa dans un test F pour générer d’autres données qui alignent les modèles de régression proposés.

Le test ANOVA vous permet de comparer plus de deux groupes simultanément pour déterminer s’il existe une relation entre eux. Le résultat de la formule ANOVA, statistiques F (également appelée relation f), vous permet d’analyser plusieurs groupes de données pour déterminer la variabilité entre les échantillons et dans les échantillons.

S’il n’y a pas de réelle différence entre les groupes testés, rien n’hypothèse, le résultat des statistiques F de l’Enova sera proche de 1. La distribution de toutes les valeurs possibles des statistiques F est la distribution F. Il s’agit en fait d’un groupe de fonctions de distribution. Il s’agit en fait d’un groupe de fonctions de distribution, avec deux nombres caractéristiques, appelés degrés de liberté au numérateur et degrés de liberté au dénominateur.

Exemple d’utilisation de l’Enova

Un chercheur pourrait, par exemple, tester les étudiants de plusieurs universités pour voir si les étudiants de l’un d’eux dépassent constamment les étudiants d’autres universités. Dans une application commerciale, un chercheur de R&D pourrait tester deux processus différents de création d’un produit pour voir si un processus est meilleur que l’autre en termes de rentabilité.

Le type de test AWA utilisé dépend d’une série de facteurs. Elle s’applique lorsque les données doivent être expérimentales. L’analyse de la variance est utilisée si vous n’avez pas accès à un logiciel statistique et que vous calculez donc la main. Il est simple à utiliser et s’adapte mieux aux petits échantillons. Dans de nombreuses conceptions expérimentales, la taille de l’échantillon doit être la même pour les différentes combinaisons de niveaux de facteurs.

L’ANOVA est utile pour tester trois variables ou plus. Il est similaire à deux échantillons multiples T tests. Cependant, il implique moins d’erreurs de type I et convient à une série de problèmes. L’ANOVA regroupe les différences en comparant les moyennes de chaque groupe et comprend la distribution de la variance dans différentes sources. Il est utilisé avec des sujets, des groupes de tests, entre les groupes et au sein des groupes.

Aova en uno via et AOVA de deux manières

Il existe deux principaux types d’ANOVA: une façon (ou unidirectionnelle) et deux voies. Il existe également des variantes d’Annova. Par exemple, Mandova (ANOVA multivariata) diffère de ENOVA car la première analyse plus de variables dépendantes en même temps, tandis que le second n’évalue qu’une variable dépendante à la fois. Unidirectional ou bidirectionnel fait référence au nombre de variables indépendantes dans le test d’analyse de variance. Un anvio dans une rue évalue l’impact d’un seul facteur sur une seule variable de réponse. Il détermine si tous les échantillons sont les mêmes. AUOVA Un moyen est utilisé pour déterminer s’il existe des différences statistiquement significatives entre les moyennes de trois groupes ou plus indépendants (non liés).

L’ANOVA à deux voies est une extension de l’Annova dans une rue. Avec ANOVA une rue, il existe une variable indépendante qui influence une variable d’employée. Dans une Annava à deux voies, les variables indépendantes sont deux. Par exemple, un ENOVA à deux voies permet à une entreprise de comparer la productivité des travailleurs en fonction de deux variables indépendantes, telles que le salaire et les compétences. Il est utilisé pour observer l’interaction entre les deux facteurs et vérifier simultanément l’effet de deux facteurs.

Résultats clés

• L’analyse de la variance, ou ANOVA, est une méthode statistique qui sépare les données observées dans différents composants à utiliser pour d’autres tests.
• Une ENOVA à une voie est utilisée pour trois groupes ou plus de données, pour obtenir des informations sur la relation entre les variables dépendantes et indépendantes.
• S’il n’y a pas de variance réelle entre les groupes, le coefficient F de l’ANNOVA doit être proche de 1.

Traduit de www.investrapedia.com