ANOVA (Analysis of Variance) to metoda statystyczna, która służy do porównywania średnich wartości w więcej niż dwóch grupach, aby sprawdzić, czy istnieją istotne statystycznie różnice między nimi. ANOVA jest stosowana, gdy badacz chce zbadać wpływ jednej lub więcej zmiennych niezależnych (czynników) na zmienną zależną (ciągłą).
Kluczowe elementy ANOVA:
- Hipotezy:
- Hipoteza zerowa (H0): Średnie we wszystkich grupach są równe.
- Hipoteza alternatywna (H1): Przynajmniej jedna z grup ma średnią różniącą się od pozostałych.
- Wariancja międzygrupowa: Mierzy, jak bardzo średnie poszczególnych grup różnią się od siebie.
- Wariancja wewnątrzgrupowa: Mierzy, jak bardzo poszczególne obserwacje różnią się od średniej w ramach tej samej grupy.
- Test F: W ANOVA stosuje się statystykę F, która mierzy stosunek wariancji międzygrupowej do wewnątrzgrupowej. Wysoka wartość statystyki F może sugerować istotne różnice między grupami.
Zastosowania ANOVA:
- Badania medyczne, np. porównanie skuteczności różnych leków.
- Testowanie różnych strategii marketingowych.
- Eksperymenty naukowe z wieloma grupami.
ANOVA umożliwia badanie wielu grup jednocześnie, zamiast wykonywania wielu testów t-Studenta, co zmniejsza ryzyko popełnienia błędu statystycznego.
