Considerazione del test Anova

Un test ANOVA è un modo per scoprire se i risultati del sondaggio o dell'esperimento siano significativamente apprezzabili. In altre parole, permettono di comprendere se rifiutare l'ipotesi nulla dell'esperimento o accettare l'ipotesi alternativa.

Fondamentalmente, serve a testare diversi gruppi di dati per vedere se c'è una improbabile differenza tra loro.

Esempi di funzionalità del test ANOVA potrebbero riguardare ad esempio:

Comprendere se una terapia sia più efficace di un altra suddividendole in diverse terapie. Vengono considerate variabili come il consulto medico, l'assunzione di farmaci differenti comportamenti e alimentazioni diverse.

Un produttore ha diversi processi per realizzare il medesimo prodotto. Vuole scoprire se un processo sia migliore dell'altro.

Studenti di facoltà universitarie differenti sostengono i medesimi esami. Vogliamo conoscere se una facoltà sia migliore di un'altra.

Cosa significa "unidirezionale" o "bidirezionale"? Unidirezionale o bidirezionale si riferisce al numero di variabili indipendenti (IV) nel test di analisi della varianza.

Unidirezionale ha una variabile indipendente (con 2 livelli ). Ad esempio: marca di cereali, Two-way ha due variabili indipendenti (può avere più livelli). Ad esempio: marca di cereali, calorie.

I gruppi o livelli sono aggregazioni diverse all'interno della stessa variabile indipendente . Nell'esempio sopra, i livelli per "marca di cereali" potrebbero essere tre marche differenti. I livelli di "Calorie" potrebbero essere: dolce o non zuccherato - per un totale di due livelli.

Supponiamo che tu stia studiando se un gruppo di supporto alcolico e una consulenza individuale combinati sono il trattamento più efficace per ridurre il consumo di alcol. Potresti dividere i partecipanti allo studio in tre gruppi o livelli:

• Solo farmaci
• Farmaci e consulenza
• Solo consulenza

La tua variabile dipendente sarebbe il numero di bevande alcoliche consumate al giorno.

Se i tuoi gruppi o livelli hanno una struttura gerarchica (ogni livello ha sottogruppi univoci), utilizza un'ANOVA nidificata per l'analisi.

Formula per il calcolo del test ANOVA

yij = µ + αi + εij

Dove:

• µ identifica la media generale dei punteggi sul campione totale.
• αi identifica l’effetto dovuto al trattamento costante.
• εij identifica la componente residua, o di errore casuale, specifica per ogni soggetto; non è controllabile e non è legata al trattamento.