Як інтерпретувати результати ANOVA
- Зрозумійте F-статистику. Більше F-значення: більше F-значення вказує на більшу різницю серед групових середніх значень. …
- Вивчіть P-value. …
- Проведіть додаткові тести (за наявності) …
- Візуалізуйте дані. …
- Розглянемо практичне значення. …
- Згадайте нульову гіпотезу.
Повідомляючи результати ANOVA, включіть короткий опис змінних, які ви тестували, значення F, ступені свободи та значення p для кожної незалежної змінної та поясніть, що означають результати.
Таблиця ANOVA також показує статистичні дані, які використовуються для перевірки гіпотез щодо середніх сукупностей. Коли нульова гіпотеза рівних середніх вірна, два середні квадрати оцінюють однакову величину (дисперсію помилки) і мають бути приблизно однакової величини. Іншими словами, їх співвідношення має бути близьким до 1.
ANOVA є використовується для порівняння різниці середніх між більш ніж двома групами. Він робить це, дивлячись на варіацію в даних і на те, де ця варіація знайдена (звідси й назва). Зокрема, ANOVA порівнює кількість варіацій між групами з кількістю варіацій у групах.
Ми проведемо дисперсійний аналіз за допомогою п’ятиетапного підходу.
- Сформулюйте гіпотези та визначте рівень значущості. H0: μ1 = μ2 = μ3 H1: Середні не всі рівні α=0,05.
- Виберіть відповідну тестову статистику. Тестовою статистикою є F-статистика для ANOVA, F=MSB/MSE.
- Встановіть правило прийняття рішень. …
- Обчисліть статистику тесту. …
- Висновок.