ANOVA - надежный тест, но он не подходит в некоторых ситуациях.
Односторонний анализ VAriance, или ANOVA, представляет собой статистический метод, используемый для сравнения средних значений более чем двух наборов данных, чтобы увидеть, отличаются ли они друг от друга статистически. Пакет статистического анализа SPSS позволяет использовать односторонний дисперсионный анализ в большом наборе процедур. Однако ANOVA не является идеальным тестом и при определенных обстоятельствах дает вводящие в заблуждение результаты.
Ограничения выборки
Тест ANOVA предполагает, что образцы, используемые в анализе, являются «простыми случайными выборками». Это означает, что выборка лиц (точки данных) берутся из большей совокупности (большего пула данных). Образцы также должны быть независимыми - то есть они не влияют друг на друга. ANOVA обычно подходит для сравнения средних значений в контролируемых исследованиях, но если образцы не являются независимыми, необходимо использовать тест с повторными измерениями.
Видео дня
Нормальное распределение
ANOVA предполагает, что данные в группах распределены нормально. Тест все еще может быть проведен, если это не так - и если нарушение этого предположения является умеренным, тест по-прежнему подходит. Однако, если данные далеки от нормального распределения, тест не даст точных результатов. Чтобы обойти это, либо преобразуйте данные с помощью функции SPSS «Вычислить» перед запуском анализа, либо используйте альтернативный тест, такой как тест Крускала-Уоллеса.
Равные стандартные отклонения
Другое ограничение ANOVA состоит в том, что он предполагает, что группы имеют одинаковые или очень похожие стандартные отклонения. Чем больше разница в стандартных отклонениях между группами, тем больше вероятность того, что заключение теста будет неточным. Как и в случае с предположением о нормальном распределении, это не проблема, если стандартные отклонения не сильно различаются, а размеры выборки каждой группы примерно равны. Если это не так, лучше использовать тест Велча.
Множественные сравнения
Когда вы запускаете ANOVA в SPSS, полученное значение F и уровень значимости только говорят вам, отличается ли хотя бы одна группа в вашем анализе хотя бы от другой. Он не сообщает вам, сколько групп или какие группы различаются статистически. Чтобы определить это, необходимо выполнить последующие сравнения. Это редко является проблемой при небольшом анализе, но чем больше групп включается в последующий тест, тем выше вероятность ошибки типа I, которая предполагает эффект, не один.
