Quando ci sono più di due campioni , un ANOVA è più affidabile rispetto al t-test . Il t - test può essere utilizzato solo per indagare le differenze tra due mezzi . Sebbene più magliette da prove possono essere eseguite per confrontare più di due mezzi tra loro , questo può portare a recidere complicazioni . L' ANOVA è un modo relativamente semplice per confrontare i mezzi di diversi campioni .
Numeri
Uno dei principali vantaggi di un ANOVA è che il numero di osservazioni in ogni gruppo non deve essere lo stesso . Ad esempio , uno sperimentatore confronto gli effetti di bere il tè sulla salute potrebbe essere in grado di trovare 100 bevitori di tè , ma non solo 96 bevitori di tè .
Fattori
ANOVA consentono di esperimenti in cui le popolazioni sono classificate in due fattori categoriali. Ad esempio , un esperimento potrebbe indagare i punteggi esame di studenti che sono femmina o maschio - il primo fattore - e sia ha o non ha avuto la scuola a casa a casa supplementare , il secondo fattore . ANOVA analizzare esperimenti a due fattori sono noti come ANOVA a due vie . Essi rimuovere alcune delle variabilità casuale e consentono lo sperimentatore a guardare le interazioni tra fattori . Essi consentono inoltre esperimenti con un campione totale inferiore , come due cose sono in fase di studio in una sola volta .
Ipotesi
Prima un'ANOVA viene applicato , l'esperimento deve soddisfare alcuni criteri metodologici in ordine per i risultati siano validi . La popolazione coinvolta nel campione deve essere distribuito normalmente , il che significa che deve essere una rappresentazione equa . Varianze della popolazione devono essere uguali . I campioni utilizzati nell'esperimento devono essere indipendenti , e ogni livello del fattore deve essere applicato ad un campione .