Home

Varianssianalyysi

Varianssianalyysi (ANOVA) on tilastollinen menetelmä, jolla verrataan kolmen tai useamman ryhmän keskiarvoja ja testataan, ovatko erot tilastollisesti merkitseviä. Sen perusidea on jakaa kokonaisvaihtelu ryhmävasteiden mukaan selitettävään varianssiin (between-group) ja virheeseen (within-group). Näin laskettavien summa- ja keskimääräisten neliöiden avulla muodostetaan F-tilasto, jolla arvioidaan, kuinka suuri osa varianssista voidaan selittää ryhmäjaottelulla suhteessa virheeseen.

Yleisimmät varianssianalyysin tyypit ovat:

- yksisuuntainen ANOVA, jossa on yksi kategorinen tekijä (ryhmä);

- kaksisuuntainen ANOVA, jossa on kaksi tekijää;

- repeated measures -ANOVA, jossa samaa kohdetta mitataan useaan otteeseen;

- MANOVA (monimuuttuja-ANOVA), jossa tarkastellaan useita riippuvia muuttujia yhtä aikaa.

Oletukset sisältävät: riippumattomat havainnot, residuaalien normaalijakautuneisuus, sekä ryhmien varianssien samankaltaisuus (homoskedastisuus). Epäyhtenäiset vastaajamäärät tai varianssien eroavaisuudet

Nollahypoteesi on, että kaikkien ryhmien keskiarvot ovat yhtä suuria. Mikäli F-arvo on suuri ja p-arvo tavallisesti

ANOVA voidaan nähdä osana lineaarista regressiota: kategoriset selittäjät voidaan koodata dummy-muuttujiin, jolloin ANOVA vastaa rajattua regressiomallia

voivat
vaikuttaa
tulkintaan;
tällöin
voidaan
käyttää
vaihtoehtoisia
lähestymistapoja
tai
post
hoc
-testeja.
alle
valitun
merkitsevyystason
(esim.
0,05),
hylätään
nollahypoteesi
ja
todetaan
eroja
ryhmien
välillä.
Post
hoc
-testit,
kuten
Tukey,
Bonferroni
tai
Scheffé,
voivat
paljastaa,
mitkä
ryhmät
poikkeavat
toisistaan.
erilaisilla
selittäjillä.
Käytännön
sovellukset
jakavat
tutkimusta
laboratorioista
sosiaalitieteisiin
ja
kliinisiin
tutkimuksiin.