ANOVA on tugev test, kuid mõnes olukorras sobimatu.
Ühesuunaline variatsioonianalüüs ehk ANOVA on statistiline meetod, mida kasutatakse rohkem kui kahe andmehulga keskmiste võrdlemiseks, et näha, kas need on statistiliselt üksteisest erinevad. SPSS, statistilise analüüsi pakett, võimaldab oma suures protseduuride komplektis kasutada ühesuunalist ANOVA-d. ANOVA ei ole siiski täiuslik test ja annab teatud tingimustel eksitavaid tulemusi.
Näidiste piirangud
ANOVA test eeldab, et analüüsis kasutatud proovid on "lihtsad juhuslikud proovid". See tähendab, et valim isenditest (andmepunktidest) võetakse suuremast populatsioonist (suurem andmekogum). Proovid peavad olema ka sõltumatud -- see tähendab, et nad ei mõjuta üksteist. ANOVA sobib üldiselt kontrollitud uuringute keskmiste võrdlemiseks, kuid kui proovid ei ole sõltumatud, tuleb kasutada kordusmõõtmiste testi.
Päeva video
Tavaline jaotus
ANOVA eeldab, et rühmade andmed on normaalselt jaotunud. Testi saab siiski läbi viia, kui see nii ei ole – ja kui selle eelduse rikkumine on mõõdukas, on test siiski sobiv. Kui andmed on aga normaaljaotusest kaugel, ei anna test täpseid tulemusi. Sellest möödasaamiseks muutke andmed enne analüüsi käivitamist SPSS-i funktsiooniga "Arvuta" või kasutage alternatiivset testi, näiteks Kruskal-Wallace'i testi.
Võrdsed standardhälbed
ANOVA teine piirang on see, et see eeldab, et rühmade standardhälbed on samad või väga sarnased. Mida suurem on erinevus rühmade vahel standardhälvetes, seda suurem on tõenäosus, et testi järeldus on ebatäpne. Sarnaselt normaaljaotuse eeldusega pole see probleem seni, kuni standardhälbed ei ole väga erinevad ja iga rühma valimi suurused on ligikaudu võrdsed. Kui see nii ei ole, on Welchi test parem valik.
Mitu võrdlust
Kui käitate SPSS-is ANOVA-d, näitavad saadud F-väärtus ja olulisuse tase ainult seda, kas teie analüüsis on vähemalt üks rühm vähemalt ühest teisest erinev. See ei ütle teile, mitu rühma või millised rühmad statistiliselt erinevad. Selle kindlakstegemiseks tuleb teha järelvõrdlusi. Väikestes analüüsides on see harva probleemiks, kuid seda suurem on rühmade arv järelkontroll, seda suurem on võimalus teha I tüüpi viga, mis eeldab mõju seal, kus see on ei ole üks.
