varianssanalüüs

Varianssanalüüs (ANOVA) on statistiline meetod, mille eesmärk on hinnata, kas erinevad rühmad või tegurid mõjutavad sõltuvat muutujat. Hüpotees seisneb selles, et kõigi rühmade keskmised on võrdsed. Kui rühmade keskmised erinevad, suureneb rühade vahelise varieeruvuse suhe rühmade sees oleva varieeruvusega, mida mõõdetakse F-statistikaga. F väärtus näitab, kui tõenäoline on näidustest eristuvus juhusliku muutlikkuse tõttu.

ANOVA eraldab kogu varieeruvuse kaheks: vahelise varieeruvuse (põhineb rühmade keskmiste erinevustel) ja sissevarjatud või rühmasisesed varieeruvused. Sobiva mudeli põhjal arvutatakse keskmine ruut (mean square) ning F-statistika kui MS vahel ÷ MS sees. Kui F-test on statitiliselt oluline, tuleb sageli täpsemad erinevused selgitada post hoc testidega.

Tüübid: ühe teguri (one-way) ANOVA, kahe teguri (two-way) ANOVA, korduvmõõtmisega ANOVA ning vajadusel MANOVA, kui analüüsitakse mitut sõltuvat muutujat. Efektisuuruse hindamiseks kasutatakse tavaliselt eta-squared või partial eta-squared ning mõnikord omega-squared.

Assumptions: residuaatide normaalne jaotus rühmas, rühmade variatsioonide võrdne olemus (homoskedastsus) ja sõltumatud vaatlemised. Kui eeldused ei täitu, kasutatakse transformaare või mitteparameetrilisi alternatiive (nt Kruskal-Wallis). Ajalugu: Fisher kirjeldas varianssanalüüsi 1920-ndatel.