ANOVA є надійним тестом, але неприйнятним у деяких ситуаціях.
Односторонній аналіз дисперсій, або ANOVA, — це статистичний метод, який використовується для порівняння середніх значень більш ніж двох наборів даних, щоб побачити, чи статистично вони відрізняються один від одного. SPSS, пакет статистичного аналізу, дозволяє використовувати односторонній ANOVA у своєму великому наборі процедур. Однак ANOVA не є ідеальним тестом і за певних обставин дасть оманливі результати.
Обмеження зразка
Тест ANOVA передбачає, що зразки, використані в аналізі, є «Простими випадковими вибірками». Це означає, що вибірка індивідів (точок даних) береться з більшої сукупності (більшого набору даних). Зразки також повинні бути незалежними, тобто вони не впливають один на одного. ANOVA, як правило, підходить для порівняння середніх у контрольованих дослідженнях, але якщо зразки не є незалежними, необхідно використовувати повторне тестування.
Відео дня
Нормальний розподіл
ANOVA передбачає, що дані в групах розподілені нормально. Перевірку все ще можна провести, якщо це не так - і якщо порушення цього припущення є лише помірним, тест все ще придатний. Однак, якщо дані далекі від нормального розподілу, тест не дасть точних результатів. Щоб обійти це, або трансформуйте дані за допомогою функції SPSS «Compute» перед запуском аналізу, або скористайтеся альтернативним тестом, таким як тест Крускала-Уоллеса.
Рівні стандартні відхилення
Іншим обмеженням ANOVA є те, що він передбачає, що групи мають однакові або дуже подібні стандартні відхилення. Чим більша різниця в стандартних відхиленнях між групами, тим більше шансів, що висновок тесту буде неточним. Як і припущення нормального розподілу, це не є проблемою, якщо стандартні відхилення не сильно відрізняються, а розміри вибірки кожної групи приблизно однакові. Якщо це не так, тест Уелча є кращим варіантом.
Багаторазові порівняння
Коли ви запускаєте ANOVA в SPSS, отримане значення F і рівень значущості лише вказують вам, чи відрізняється принаймні одна група у вашому аналізі від принаймні однієї іншої. Він не говорить вам, скільки груп або які групи статистично відрізняються. Щоб це визначити, необхідно провести подальші порівняння. Це рідко є проблемою в невеликих аналізах, але чим вище кількість груп, включених у подальший тест, тим більше шансів зробити помилку типу I, яка передбачає вплив там, де є не є одним.
