4 أمثلة لاستخدام anova في الحياة الواقعية

في كثير من الأحيان، عندما يتعلم الطلاب عن موضوع معين في المدرسة، فإنهم يميلون إلى التساؤل:

“متى يتم استخدام هذا في الحياة الحقيقية؟” »

هذا هو الحال غالبًا في الإحصائيات، حيث تبدو بعض التقنيات والأساليب غامضة جدًا بحيث يصعب تخيل تطبيقها فعليًا في مواقف العالم الحقيقي.

ومع ذلك، فإن ANOVA (اختصار لـ “تحليل التباين”) هي تقنية يتم استخدامها فعليًا طوال الوقت في مجالات مختلفة من الحياة الواقعية.

في هذه المقالة، سنشارك معلومات موجزة عن ماهية تحليل التباين (ANOVA) بالإضافة إلى أربعة أمثلة حول كيفية استخدامه في مواقف العالم الحقيقي.

ما هو أنوفا؟

ANOVA (“تحليل التباين”) هو أسلوب إحصائي يستخدم لتحديد ما إذا كان هناك فرق كبير بين متوسطات ثلاث مجموعات مستقلة أو أكثر. النوعان الأكثر شيوعًا من ANOVA هما ANOVA أحادي الاتجاه وANOVA ثنائي الاتجاه.

يتم استخدام ANOVA أحادي الاتجاه لتحديد تأثير العامل على متغير الاستجابة. على سبيل المثال، قد نرغب في معرفة ما إذا كانت ثلاث تقنيات دراسة مختلفة تؤدي إلى متوسط درجات مختلفة في الامتحانات. لمعرفة ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية في متوسط درجات الامتحان، يمكننا إجراء تحليل التباين (ANOVA) أحادي الاتجاه.

يتم استخدام تحليل التباين ثنائي الاتجاه لتحديد تأثير عاملين على متغير الاستجابة وتحديد ما إذا كان هناك تفاعل بين العاملين على متغير الاستجابة أم لا. على سبيل المثال، قد نرغب في معرفة كيف يؤثر الجنس وكيف تؤثر مستويات التمارين المختلفة على متوسط فقدان الوزن. سوف نقوم بإجراء تحليل التباين (ANOVA) ثنائي الاتجاه لمعرفة ذلك.

ومن الممكن أيضًا إجراء تحليل التباين ثلاثي الاتجاهات، أو تحليل التباين الرباعي، وما إلى ذلك. ولكن هذه الحالات نادرة جدًا وقد يكون من الصعب تفسير نتائج تحليل التباين (ANOVA) إذا تم استخدام عوامل كثيرة جدًا.

سنشارك الآن أربعة أمثلة مختلفة لأماكن استخدام تحليل التباين (ANOVA) فعليًا في الحياة الواقعية.

العالم الحقيقي تحليل التباين (ANOVA) المثال رقم 1

تريد عملية زراعية واسعة النطاق معرفة أي من الأسمدة الثلاثة المختلفة يعطي أعلى عائد. وقاموا بنشر كل سماد في عشرة حقول مختلفة وقياس العائد الإجمالي في نهاية موسم النمو.

لفهم ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية في متوسط العائد الناتج عن هذه الأسمدة الثلاثة، يمكن للباحثين إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه، باستخدام “نوع الأسمدة” كعامل و”إنتاجية المحصول” كإجابة.

إذا كانت القيمة الاحتمالية الإجمالية لتحليل التباين (ANOVA) أقل من مستوى الأهمية لدينا (الذي يتم اختياره عادةً بين 0.10 و0.05 و0.01)، فيمكننا أن نستنتج أن هناك فرقًا ذا دلالة إحصائية في متوسط أداء المحاصيل بين الأسمدة الثلاثة. يمكننا بعد ذلك إجراء اختبارات لاحقة لتحديد الأسمدة التي تؤدي إلى أعلى متوسط إنتاجية.

تحليل التباين الحقيقي (ANOVA) مثال رقم 2

يريد الباحثون الطبيون معرفة ما إذا كانت أربعة أدوية مختلفة تسبب انخفاضات مختلفة في ضغط الدم لدى المرضى. قاموا بشكل عشوائي بتعيين 20 مريضًا لاستخدام كل دواء لمدة شهر، ثم قياس ضغط الدم قبل وبعد بدء المريض في استخدام الدواء لتحديد متوسط انخفاض ضغط الدم لكل دواء.

لفهم ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية في متوسط انخفاض ضغط الدم الناتج عن هذه الأدوية، يمكن للباحثين إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه، باستخدام “نوع الدواء” كعامل و”خفض ضغط الدم” كعامل. كإجابة.

إذا كانت القيمة P الإجمالية لـ ANOVA أقل من مستوى الأهمية لدينا، فيمكننا أن نستنتج أن هناك فرقًا ذو دلالة إحصائية في متوسط انخفاض ضغط الدم بين الأدوية الأربعة. يمكننا بعد ذلك إجراء اختبارات لاحقة لتحديد الأدوية التي تؤدي إلى نتائج مختلفة بشكل كبير.

العالم الحقيقي تحليل التباين (ANOVA) المثال رقم 3

تريد سلسلة بقالة معرفة ما إذا كانت هناك ثلاثة أنواع مختلفة من الإعلانات تؤثر على متوسط المبيعات بشكل مختلف. ويستخدمون كل نوع من الإعلانات في 10 متاجر مختلفة لمدة شهر ويقيسون إجمالي مبيعات كل متجر في نهاية الشهر.

لمعرفة ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية في متوسط المبيعات بين أنواع الإعلانات الثلاثة هذه، يمكن للباحثين إجراء تحليل التباين أحادي الاتجاه، باستخدام “نوع الإعلان” كعامل و”المبيعات” كمتغير الاستجابة.

إذا كانت القيمة الاحتمالية الإجمالية لـ ANOVA أقل من مستوى الأهمية لدينا، فيمكننا أن نستنتج أن هناك فرقًا ذا دلالة إحصائية في متوسط المبيعات بين أنواع الإعلانات الثلاثة. يمكننا بعد ذلك إجراء اختبار لاحق لتحديد أنواع الإعلانات التي تؤدي إلى نتائج مختلفة بشكل كبير.

تحليل التباين الحقيقي (ANOVA) مثال رقم 4

يريد علماء الأحياء أن يعرفوا كيف تؤثر المستويات المختلفة للتعرض لأشعة الشمس (لا شمس، شمس منخفضة، شمس متوسطة، شمس عالية) وتكرار الري (يوميًا، أسبوعيًا) على نمو نبات معين. في هذه الحالة، هناك عاملين متضمنين (مستوى التعرض لأشعة الشمس وتكرار الماء)، لذلك سيتم إجراء تحليل التباين ثنائي الاتجاه لمعرفة ما إذا كان لأي من العاملين تأثير كبير على نمو النباتات وما إذا كان تأثيره أم لا. هناك عاملان مرتبطان ببعضهما البعض.

ستخبرنا نتائج تحليل التباين (ANOVA) ما إذا كان كل عامل على حدة له تأثير كبير على نمو النبات. باستخدام هذه المعلومات، يمكن لعلماء الأحياء أن يفهموا بشكل أفضل مستوى التعرض لأشعة الشمس و/أو تكرار الري الذي يؤدي إلى النمو الأمثل.

خاتمة

يتم استخدام ANOVA في مجموعة واسعة من المواقف الواقعية، ولكن الأكثر شيوعًا تشمل:

• البيع بالتجزئة: غالبًا ما ترغب المتاجر في فهم ما إذا كانت هناك أنواع مختلفة من العروض الترويجية، وتخطيطات المتجر، وأساليب الإعلان، وما إلى ذلك. ذو صلة. يؤدي إلى مبيعات مختلفة. هذا هو بالضبط نوع التحليل الذي تم تصميم ANOVA من أجله.
• الطبية: غالبًا ما يرغب الباحثون في معرفة ما إذا كانت الأدوية المختلفة تؤثر على المرضى بشكل مختلف، لذلك غالبًا ما يستخدمون تحليلات التباين أحادية الاتجاه أو ثنائية الاتجاه في هذه المواقف.
• العلوم البيئية: غالبًا ما يرغب الباحثون في فهم كيفية تأثير المستويات المختلفة للعوامل على النباتات والحياة البرية. ونظرًا لطبيعة هذه الأنواع من التحليلات، غالبًا ما يتم استخدام تحليل التباين (ANOVAs).

لذلك، في المرة القادمة التي يسألك فيها شخص ما متى يتم استخدام ANOVA فعليًا في الحياة الواقعية، فلا تتردد في الإشارة إلى هذه الأمثلة!

مصادر إضافية

مقدمة إلى تحليل التباين الأحادي (One-Way ANOVA).
مقدمة إلى تحليل التباين ثنائي الاتجاه
الاختلافات بين أنوفا، أنكوفا، مانوفا ومانكوفا