varianssikomponenttianalyysiä

Varianssikomponenttianalyysi, eli VCA, on tilastollinen menetelmä, jota käytetään arvioimaan eri satunnaisten tekijöiden osuutta havaittujen vaihteluiden kokonaismäärästä. Se soveltuu erityisesti tilanteisiin, joissa mitattava ilmiö on seurausta useista samanaikaisista syistä, joista osa on kiinteitä tekijöitä ja osa satunnaisia. Menetelmän tavoitteena on hajottaa kokonaisvarianssi pienempiin osiin, jotka edustavat kunkin komponentin vaikutusta.

VCA:ta käytetään usein biologisessa tutkimuksessa, esimerkiksi arvioitaessa perimän ja ympäristön vaikutusta fenotyyppisiin ominaisuuksiin. Sitä voidaan hyödyntää myös esimerkiksi mittausvirheiden tai eri laboratorioiden välisten erojen osuuden selvittämisessä. Analyysin tulokset ilmaistaan usein prosenttiosuuksina, jotka kertovat kunkin varianssikomponentin suhteellisesta merkityksestä.

Menetelmän perusta on varianssin hajotusominaisuudessa. Yksinkertaisimmillaan VCA voi erottaa esimerkiksi kokonaisvarianssin kiinteiden tekijöiden selittämäksi osaksi ja satunnaistermin muodostamaksi osaksi. Monimutkaisemmissa malleissa voidaan tunnistaa useampia satunnaisia tekijöitä, kuten yksilöiden välinen vaihtelu, perheen sisäinen vaihtelu ja muut satunnaiset tekijät. VCA:n avulla saadaan tietoa siitä, mitkä tekijät ovat merkittävimpiä havaittavan ilmiön vaihtelun lähteitä, mikä voi ohjata jatkotutkimusta ja päätöksentekoa.