dispersioonanalüüs

Dispersioonanalüüs, sageli lühendatult ANOVA (Analysis of Variance), on statistiline meetod, mida kasutatakse erinevuste hindamiseks kahe või enama rühma keskmiste vahel. See on eriti kasulik, kui uuritakse ühe või mitme kategoorilise selgitava muutuja mõju pidevale vastavale muutujale. ANOVA töötab, jaotades kogu täheldatud variatsiooni vastavates andmetes erinevateks allikateks.

Peamine idee ANOVA taga on võrrelda kahe tüüpi dispersiooni: dispersioon rühmade sees ja dispersioon rühmade vahel. Kui rühmade vaheline dispersioon on oluliselt suurem kui rühmade sees olev dispersioon, siis on tõenäoline, et rühmade keskmised erinevad statistiliselt oluliselt. Vastupidi, kui rühmade sees olev dispersioon on suur võrreldes rühmade vahelise dispersiooniga, siis ei ole keskmiste erinevused tõenäoliselt märkimisväärsed.

ANOVA tulemusi esitatakse tavaliselt F-statistika ja sellega seotud p-väärtusena. F-statistika on rühmade vahelise dispersiooni ja rühmade sees oleva dispersiooni suhe. P-väärtus näitab tõenäosust saada vaadeldud tulemusi, kui nullhüpotees (mis väidab, et kõik rühmade keskmised on võrdsed) oleks tõene. Madal p-väärtus (tavaliselt alla 0,05) viitab nullhüpoteesi tagasilükkamisele ja järeldusele, et vähemalt üks rühma keskmine erineb teistest.

On olemas erinevat tüüpi ANOVA-d, sealhulgas ühesuunaline ANOVA (kui on üks selgitav muutuja), kahesuunaline ANOVA (kui on kaks selgitavat muutujat) ja mitmesuunaline ANOVA (kui on kolm või enam selgitavat muutujat). ANOVA on laialdaselt kasutatav paljudes uurimisvaldkondades, nagu psühholoogia, meditsiin, bioloogia ja sotsiaalteadused, et teha kindlaks erinevate tegurite mõju uuritavatele tulemustele.