15: Аналіз дисперсії
- 15.1: Вступ до ANOVA
- Аналіз дисперсії (ANOVA) - це статистичний метод, який використовується для перевірки відмінностей між двома або більше засобами. Може здатися дивним, що методика називається «Аналіз дисперсії», а не «Аналіз засобів». Як ви побачите, назва доречна, оскільки висновки про засоби робляться шляхом аналізу дисперсії.
- 15.2: Проекти ANOVA
- Існує багато типів експериментальних конструкцій, які можуть бути проаналізовані ANOVA. У цьому розділі розглядаються багато з цих конструкцій і визначено кілька ключових термінів, що використовуються.
- 15.3: Однофакторна ANOVA
- У цьому розділі показано, як ANOVA можна використовувати для аналізу однофакторного дизайну між предметами.
- 15.6: Нерівні розміри вибірки
- Будь то за конструкцією, випадковістю чи необхідністю, кількість предметів у кожній з умов експерименту може бути не рівною. Оскільки n використовується для позначення розміру вибірки окремої групи, то конструкції з неоднаковими розмірами вибірки іноді називають конструкціями з неоднаковими п. Розміри вибірки для дослідження «Упередженість проти партнерів ожиріння».
- 15.7: Тести, що доповнюють
- Нульова гіпотеза, перевірена в однофакторній ANOVA, полягає в тому, що всі засоби населення рівні. Коли нульова гіпотеза відхиляється, все, що можна сказати, це те, що принаймні одне середнє значення популяції відрізняється від принаймні одного іншого середнього рівня популяції.
- 15.8: В межах суб'єктів
- У межах суб'єктів фактори передбачають порівняння одних і тих же предметів за різних умов. Фактор всередині суб'єктів іноді називають коефіцієнтом повторних заходів, оскільки повторні вимірювання проводяться з кожного предмета. Експериментальна конструкція, в якій незалежна змінна є коефіцієнтом всередині суб'єктів, називається дизайном всередині суб'єктів.
- 15.9: Сила демонстраційних конструкцій всередині предметів
- Дане моделювання демонструє ефект кореляції між мірами в односторонньому режимі всередині суб'єктів ANOVA з двома рівнями. Цей тест еквівалентний корельованому тесту t.