Anova を実際に使用する 4 つの例

多くの場合、生徒は学校で特定のトピックについて学ぶとき、次のような疑問を抱く傾向があります。

「これが実生活で使われるのはいつですか?」 »

これは統計の場合によくあり、特定の技術や手法が非常に曖昧で、現実の状況で実際に適用されることを想像するのが難しい場合に発生します。

ただし、 ANOVA (「分散分析」の略) は、実生活のさまざまな分野で実際に常に使用されている手法です。

この記事では、ANOVA とは何かについて簡単に復習するとともに、実際の状況で ANOVA がどのように使用されるかを示す 4 つの例を紹介します。

分散分析とは何ですか?

ANOVA (「分散分析」) は、3 つ以上の独立したグループの平均間に有意な差があるかどうかを判断するために使用される統計手法です。最も一般的な 2 つのタイプの ANOVA は、一元配置分散分析と二元配置分散分析です。

一元配置分散分析は、応答変数に対する因子の影響を決定するために使用されます。たとえば、3 つの異なる学習手法が異なる試験平均点につながるかどうかを知りたい場合があります。試験の平均得点に統計的に有意な差があるかどうかを確認するには、一元配置分散分析を実行します。

二元配置分散分析は、応答変数に対する 2 つの因子の影響を決定し、応答変数に対する 2 つの因子間に交互作用があるかどうかを決定するために使用されます。たとえば、性別や運動レベルの違いが平均体重減少にどのような影響を与えるかを知りたい場合があります。それを調べるために二元配置 ANOVA を実行します。

三元配置分散分析、四元配置分散分析などを実行することもできます。しかし、これらは非常にまれであり、使用される因子が多すぎると ANOVA 結果を解釈するのが困難になる可能性があります。

ここでは、ANOVA が実際に実際に使用される 4 つの異なる例を紹介します。

現実世界の分散分析の例 #1

大規模な農業経営では、3 つの異なる肥料のうちどれが最も高い収量をもたらすかを把握したいと考えています。彼らは各肥料を10の異なる畑に散布し、生育期の終わりに総収量を測定します。

これら 3 つの肥料による平均収量に統計的に有意な差があるかどうかを理解するために、研究者は「肥料の種類」を因子として、「作物収量」を応答として使用して、一元配置分散分析を実行できます。

ANOVA の全体的な p 値が有意水準 (通常は 0.10、0.05、0.01 の間で選択) よりも小さい場合、3 つの肥料間の作物の平均成績には統計的に有意な差があると結論付けることができます。その後、事後テストを実行して、どの肥料が最高の平均収量につながるかを正確に判断できます。

実際の ANOVA の例 #2

医学研究者は、4 つの異なる薬剤が患者の血圧の平均降下に異なる影響を与えるかどうかを知りたいと考えています。彼らは、20 人の患者を無作為に割り当て、各薬剤を 1 か月間使用し、患者が薬剤を使用し始める前後の血圧を測定して、各薬剤の平均血圧低下を決定しました。

これらの薬剤による平均血圧低下に統計的に有意な差があるかどうかを理解するために、研究者は「薬剤の種類」を要素として、「血圧降下」を要素として使用して一元配置分散分析を実行できます。答えとして。

ANOVA の全体的な p 値が有意水準を下回っている場合、4 つの薬剤間の平均血圧低下には統計的に有意な差があると結論付けることができます。その後、事後テストを実行して、どの薬剤が大幅に異なる結果をもたらすかを正確に判断できます。

現実世界の分散分析の例 #3

ある食料品チェーンは、3 つの異なるタイプの広告が平均売上に異なる影響を与えるかどうかを知りたいと考えています。彼らは、10 の異なる店舗で各種類の広告を 1 か月間使用し、月末に各店舗の総売上を測定しました。

これら 3 つの広告タイプ間に平均売上に統計的に有意な差があるかどうかを確認するために、研究者は「広告タイプ」を因子として、「売上」を応答変数として使用して、一元配置分散分析を実行できます。

ANOVA の全体的な p 値が有意水準を下回っている場合は、3 つの広告タイプ間の平均売上に統計的に有意な差があると結論付けることができます。その後、事後テストを実行して、どのタイプの広告が大きく異なる結果につながるかを正確に判断できます。

実際の ANOVA の例 #4

生物学者は、さまざまな日光曝露レベル (日照なし、日照不足、日中中、日照強) と水やりの頻度 (毎日、毎週) が、特定の植物の成長にどのような影響を与えるかを知りたいと考えています。この場合、2 つの要因 (日光への曝露レベルと水の頻度) が関係するため、二元配置分散分析を実行して、どちらかの要因が植物の成長に重大な影響を与えるかどうか、また植物の成長に大きな影響を与えるかどうかを確認します。 2 つの要素は相互に関連しています。

ANOVA の結果から、個々の要因が植物の成長に大きな影響を与えるかどうかがわかります。この情報により、生物学者は、どのレベルの日光曝露や水やりの頻度が最適な成長につながるかをよりよく理解できます。

結論

ANOVA は現実世界のさまざまな状況で使用されますが、最も一般的なものには次のようなものがあります。

• 小売:店舗は多くの場合、さまざまなタイプのプロモーション、店舗レイアウト、広告戦略などを理解したいと考えています。が関係します。異なる売上につながります。これはまさに、ANOVA が設計されたタイプの分析です。
• 医療:研究者は、薬剤が異なると患者に与える影響が異なるかどうかを知りたいことが多いため、このような状況では一元配置分散分析または二元配置分散分析を使用することがよくあります。
• 環境科学:研究者は多くの場合、さまざまなレベルの要因が植物や野生生物にどのような影響を与えるかを理解したいと考えています。この種の分析の性質上、ANOVA がよく使用されます。

したがって、次回誰かが ANOVA が実際に実際にいつ使用されるかを尋ねられたら、ためらわずにこれらの例を参照してください。

追加リソース

一元配置分散分析の概要
二元配置分散分析の概要
ANOVA、ANCOVA、MANOVA、MANCOVA の違い