Czy mo\u017cliwe jest wykonanie jednoczynnikowej analizy ANOVA, gdy wielko\u015b\u0107 pr\u00f3bek w ka\u017cdej grupie nie jest r\u00f3wna?<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n Kr\u00f3tka odpowied\u017a:<\/span><\/p>\n Tak, mo\u017cna przeprowadzi\u0107 jednoczynnikow\u0105 ANOVA, gdy rozmiary pr\u00f3bek nie s\u0105 r\u00f3wne. R\u00f3wne wielko\u015bci pr\u00f3bek nie s\u0105 jednym z za\u0142o\u017ce\u0144<\/a> przyj\u0119tych w ANOVA.<\/strong><\/span><\/p>\n Istniej\u0105 jednak dwie potencjalne kwestie, kt\u00f3re nale\u017cy wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119 podczas wykonywania jednoczynnikowej analizy ANOVA z pr\u00f3bkami o r\u00f3\u017cnej wielko\u015bci:<\/span><\/p>\n (1)<\/strong> Zmniejszona moc statystyczna.<\/span><\/p>\n (2)<\/strong> Solidno\u015b\u0107 zredukowana do nier\u00f3wnej wariancji.<\/span><\/p>\n W poni\u017cszych sekcjach szczeg\u00f3\u0142owo opisano te dwa potencjalne problemy.<\/span><\/p>\n Kiedy do por\u00f3wnywania grup u\u017cywamy dowolnego rodzaju testu statystycznego, moc statystyczna testu jest najwy\u017csza, gdy ka\u017cda grupa ma r\u00f3wn\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by.<\/span><\/p>\n Przypomnijmy, \u017ce moc statystyczna odnosi si\u0119 do prawdopodobie\u0144stwa, \u017ce test wykryje efekt, gdy taki faktycznie istnieje.<\/span><\/p>\n Mo\u017cna wykaza\u0107, \u017ce im wi\u0119ksze r\u00f3\u017cnice w wielko\u015bci pr\u00f3by mi\u0119dzy grupami, tym ni\u017csza moc statystyczna analizy ANOVA.<\/span><\/p>\n W\u0142a\u015bnie dlatego badacze na og\u00f3\u0142 chc\u0105 r\u00f3wnych rozmiar\u00f3w pr\u00f3bek, aby uzyska\u0107 wi\u0119ksz\u0105 moc, a tym samym wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo wykrycia prawdziwych r\u00f3\u017cnic.<\/span><\/p>\n Z pewno\u015bci\u0105 mo\u017cliwe jest wykonanie jednokierunkowej analizy ANOVA przy pr\u00f3bkach o r\u00f3\u017cnej wielko\u015bci, nale\u017cy jednak mie\u0107 \u015bwiadomo\u015b\u0107, \u017ce moc jednokierunkowej analizy ANOVA zostanie zmniejszona.<\/span><\/p>\n Jednym z za\u0142o\u017ce\u0144 jednokierunkowej analizy wariancji jest to, \u017ce wariancja pomi\u0119dzy ka\u017cd\u0105 grup\u0105 jest r\u00f3wna.<\/span><\/p>\n Og\u00f3lnie rzecz bior\u0105c, jednoczynnikow\u0105 ANOVA uwa\u017ca si\u0119 za odporn\u0105 na naruszenia za\u0142o\u017cenia o r\u00f3wnych wariancjach, ale tylko wtedy, gdy ka\u017cda grupa ma t\u0119 sam\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by<\/em> .<\/span><\/p>\n Tak wi\u0119c, je\u015bli masz nier\u00f3wn\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3bek i nier\u00f3wne wariancje mi\u0119dzy grupami, w\u00f3wczas wyniki jednokierunkowej ANOVA mog\u0105 by\u0107 trudne do zaufania.<\/span><\/p>\n Je\u015bli masz nier\u00f3wn\u0105 wielko\u015b\u0107 pr\u00f3bek i chcesz przeprowadzi\u0107 jednoczynnikow\u0105 analiz\u0119 ANOVA, aby sprawdzi\u0107 r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy \u015brednimi grupowymi, mo\u017cesz skorzysta\u0107 z poni\u017cszego schematu blokowego, aby zdecydowa\u0107, jak post\u0119powa\u0107:<\/span> <\/p>\n Oto kr\u00f3tkie wyja\u015bnienie schematu blokowego:<\/span><\/p>\n Krok 1: Ustal, czy ka\u017cda grupa ma t\u0119 sam\u0105 wariancj\u0119.<\/strong><\/span><\/p>\n Aby okre\u015bli\u0107, czy ka\u017cda grupa ma t\u0119 sam\u0105 wariancj\u0119, mo\u017cna zastosowa\u0107 jedno z dw\u00f3ch podej\u015b\u0107:<\/span><\/p>\n Je\u015bli wariancje nie s\u0105 r\u00f3wne, wykonaj test Kruskala-Wallisa<\/a> , kt\u00f3ry jest uwa\u017cany za nieparametryczny odpowiednik jednoczynnikowej analizy ANOVA.<\/span><\/p>\n Je\u015bli odst\u0119py s\u0105 r\u00f3wne, przejd\u017a do nast\u0119pnego kroku.<\/span><\/p>\n Krok 2: Okre\u015bl, czy ka\u017cda grupa ma rozk\u0142ad normalny.<\/span><\/strong><\/p>\n Aby ustali\u0107, czy warto\u015bci w ka\u017cdej grupie maj\u0105 w przybli\u017ceniu rozk\u0142ad normalny, mo\u017cesz zastosowa\u0107 jedno z dw\u00f3ch podej\u015b\u0107:<\/span><\/p>\n Je\u015bli ka\u017cda grupa ma rozk\u0142ad normalny, mo\u017cna przeprowadzi\u0107 jednokierunkow\u0105 analiz\u0119 ANOVA i zinterpretowa\u0107 wyniki w taki sam spos\u00f3b, jak ka\u017cd\u0105 zwyk\u0142\u0105 jednokierunkow\u0105 analiz\u0119 ANOVA.<\/span><\/p>\n Je\u015bli ka\u017cda grupa nie ma rozk\u0142adu normalnego, wykonaj zamiast tego test Kruskala-Wallisa.<\/span><\/p>\n Wprowadzenie do jednokierunkowej ANOVA<\/a> Pytanie, kt\u00f3re uczniowie cz\u0119sto zadaj\u0105, je\u015bli chodzi o statystyki, brzmi: Czy mo\u017cliwe jest wykonanie jednoczynnikowej analizy ANOVA, gdy wielko\u015b\u0107 pr\u00f3bek w ka\u017cdej grupie nie jest r\u00f3wna? Kr\u00f3tka odpowied\u017a: Tak, mo\u017cna przeprowadzi\u0107 jednoczynnikow\u0105 ANOVA, gdy rozmiary pr\u00f3bek nie s\u0105 r\u00f3wne. R\u00f3wne wielko\u015bci pr\u00f3bek nie s\u0105 jednym z za\u0142o\u017ce\u0144 przyj\u0119tych w ANOVA. Istniej\u0105 jednak dwie potencjalne kwestie, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2207","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Problem nr 1: Zmniejszona moc statystyczna<\/strong><\/span><\/h3>\n
Problem nr 2: Odporno\u015b\u0107 zredukowana do nier\u00f3wnej wariancji<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak zdecydowa\u0107, czy zastosowa\u0107 jednoczynnikow\u0105 analiz\u0119 ANOVA przy nier\u00f3wnych rozmiarach pr\u00f3bek<\/strong><\/h3>\n
![\"Schemat](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/inegal1-1.png\")
<\/p>\n\n
\n
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak sprawdzi\u0107 za\u0142o\u017cenia ANOVA<\/a>
Wprowadzenie do testu Kruskala-Wallisa<\/a>
Jak interpretowa\u0107 warto\u015b\u0107 F i warto\u015b\u0107 P w ANOVA<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"