现实生活中使用方差分析的 4 个示例

通常，当学生在学校学习某个主题时，他们往往会想知道：

“现实生活中什么时候用过这个？” »

在统计学中经常出现这种情况，某些技术和方法看起来如此晦涩难懂，以至于很难想象它们实际上应用于现实世界的情况。

然而，方差分析（“方差分析”的缩写）是一种在现实生活的各个领域中实际一直使用的技术。

在本文中，我们将简要回顾什么是方差分析，以及如何在现实情况中使用它的四个示例。

什么是方差分析？

ANOVA （“方差分析”）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立组的平均值之间是否存在显着差异。两种最常见的方差分析类型是单向方差分析和双向方差分析。

单向方差分析用于确定某个因素对响应变量的影响。例如，我们可能想知道三种不同的学习技巧是否会导致不同的平均考试成绩。为了查看平均考试成绩是否存在统计上的显着差异，我们可以执行单向方差分析。

双向方差分析用于确定两个因素对响应变量的影响，并确定两个因素对响应变量之间是否存在交互作用。例如，我们可能想知道性别和不同运动水平如何影响平均体重减轻。我们将进行双向方差分析来找出答案。

还可以进行三向方差分析、四向方差分析等。但这种情况比较罕见，如果使用太多因素，则可能很难解释方差分析结果。

现在我们将分享方差分析在现实生活中实际应用的四个不同示例。

现实世界方差分析示例 #1

一家大型农业企业希望了解三种不同肥料中哪一种的产量最高。他们将每种肥料撒在十个不同的田地上，并在生长季节结束时测量总产量。

为了了解这三种肥料的平均产量是否存在统计上的显着差异，研究人员可以进行单向方差分析，使用“肥料类型”作为因子，使用“作物产量”作为响应。

如果方差分析的总体 p 值小于我们的显着性水平（通常在 0.10、0.05 和 0.01 之间选择），那么我们可以得出结论，三种肥料之间的作物平均性能存在统计学上的显着差异。然后，我们可以进行事后测试，以确定哪种肥料能带来最高的平均产量。

真实方差分析示例#2

医学研究人员想知道四种不同的药物是否会导致患者血压平均降低程度不同。他们随机分配 20 名患者使用每种药物一个月，然后测量患者开始使用该药物之前和之后的血压，以确定每种药物的平均血压降低程度。

为了了解这些药物导致的平均血压降低是否存在统计学上的显着差异，研究人员可以使用“药物类型”作为因素和“血压降低”作为因素进行单向方差分析。作为答案。

如果方差分析的总体 p 值低于我们的显着性水平，那么我们可以得出结论，四种药物之间的平均血压降低程度存在统计学上的显着差异。然后，我们可以进行事后测试，以确定哪些药物会导致显着不同的结果。

现实世界方差分析示例#3

一家杂货连锁店想知道三种不同类型的广告对平均销售额的影响是否不同。他们在 10 个不同的商店中使用每种类型的广告一个月，并在月底测量每个商店的总销售额。

为了了解这三种广告类型之间的平均销售额是否存在统计上的显着差异，研究人员可以执行单向方差分析，使用“广告类型”作为因子，“销售额”作为响应变量。

如果方差分析的总体 p 值低于我们的显着性水平，那么我们可以得出结论，三种广告类型之间的平均销售额存在统计上的显着差异。然后，我们可以进行事后测试，以确定哪些类型的广告会导致显着不同的结果。

真实方差分析示例 #4

生物学家想知道不同程度的阳光照射（无阳光、弱阳光、中等阳光、强阳光）和浇水频率（每天、每周）如何影响特定植物的生长。在这种情况下，涉及两个因素（阳光照射的程度和浇水的频率），因此他们将进行双向方差分析，看看其中一个因素是否对植物的生长有显着影响，以及是否会影响植物的生长。两个因素相互关联。

方差分析的结果将告诉我们每个因素是否对植物生长有显着影响。有了这些信息，生物学家就可以更好地了解什么水平的阳光照射和/或浇水频率会导致最佳生长。

结论

方差分析可用于各种现实情况，但最常见的包括：

• 零售：商店通常想了解不同类型的促销、商店布局、广告策略等是否有效。是相关的。导致销量不同。这正是方差分析的设计目的。
• 医疗：研究人员经常想知道不同的药物对患者的影响是否不同，因此他们经常在这些情况下使用单向或双向方差分析。
• 环境科学：研究人员通常希望了解不同程度的因素如何影响植物和野生动物。由于这些类型分析的性质，经常使用方差分析。

因此，下次有人问您何时在现实生活中实际使用方差分析时，请不要犹豫参考这些示例！

其他资源

单向方差分析简介
双向方差分析简介
ANOVA、ANCOVA、MANOVA 和 MANCOVA 之间的区别