ANOVA este un test robust, dar inadecvat în unele situații.
O analiză unidirecțională a varianței, sau ANOVA, este o metodă statistică utilizată pentru a compara mediile a mai mult de două seturi de date, pentru a vedea dacă acestea sunt diferite statistic unele de altele. SPSS, un pachet de analiză statistică, permite utilizarea unui ANOVA unidirecțional în suita sa mare de proceduri. Cu toate acestea, ANOVA nu este un test perfect și, în anumite circumstanțe, va oferi rezultate înșelătoare.
Limitări ale eșantionului
Testul ANOVA presupune că eșantioanele utilizate în analiză sunt „probe aleatorii simple”. Aceasta înseamnă că un eșantion de indivizi (puncte de date) este prelevat dintr-o populație mai mare (un grup de date mai mare). Probele trebuie să fie, de asemenea, independente -- adică nu se afectează reciproc. ANOVA este în general adecvată pentru compararea mediilor în studii controlate, dar atunci când eșantioanele nu sunt independente, trebuie utilizat un test cu măsuri repetate.
Videoclipul zilei
Distributie normala
ANOVA presupune că datele din grupuri sunt distribuite în mod normal. Testul poate fi efectuat în continuare dacă nu este cazul -- și dacă încălcarea acestei ipoteze este doar moderată, testul este încă potrivit. Cu toate acestea, dacă datele sunt departe de distribuția normală, testul nu va oferi rezultate precise. Pentru a ocoli acest lucru, fie transformați datele cu funcția SPSS „Compute” înainte de a rula analiza, fie utilizați un test alternativ, cum ar fi un test Kruskal-Wallace.
Abateri standard egale
O altă limitare a ANOVA este că presupune că grupurile au aceleași, sau foarte similare, abateri standard. Cu cât este mai mare diferența dintre abaterile standard între grupuri, cu atât este mai mare șansa ca concluzia testului să fie inexactă. La fel ca ipoteza distribuției normale, aceasta nu este o problemă atâta timp cât abaterile standard nu sunt foarte diferite și dimensiunile eșantionului fiecărui grup sunt aproximativ egale. Dacă nu este cazul, un test Welch este o opțiune mai bună.
Comparații multiple
Când rulați un ANOVA în SPSS, valoarea F și nivelul de semnificație rezultat vă spun doar dacă cel puțin un grup din analiza dvs. este diferit de cel puțin unul. Nu vă spune câte grupuri sau care grupuri diferă statistic. Pentru a determina acest lucru, trebuie efectuate comparații ulterioare. Aceasta este rareori o problemă în analizele mici, dar cu cât este mai mare numărul de grupuri incluse în test de urmărire, cu atât este mai mare șansa de a face o eroare de tip I, care presupune un efect acolo unde există nu este unul.
