4 примера использования anova в реальной жизни

Часто, когда ученики узнают в школе определенную тему, они склонны задаваться вопросом:

«Когда это когда-нибудь используется в реальной жизни?» »

Это часто имеет место в статистике, где определенные приемы и методы кажутся настолько неясными, что трудно представить, что они действительно применяются в реальных ситуациях.

Однако ANOVA (сокращение от «дисперсионный анализ») — это метод, который фактически постоянно используется в различных областях реальной жизни.

В этой статье мы кратко расскажем, что такое ANOVA, а также четыре примера того, как он используется в реальных ситуациях.

Что такое дисперсионный анализ?

ANOVA («дисперсионный анализ») — это статистический метод, используемый для определения того, существует ли значительная разница между средними значениями трех или более независимых групп. Двумя наиболее распространенными типами дисперсионного анализа являются односторонний дисперсионный анализ и двусторонний дисперсионный анализ.

Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения влияния фактора на переменную отклика. Например, мы можем захотеть узнать, приводят ли три разных метода обучения к разным средним баллам на экзамене. Чтобы увидеть, существует ли статистически значимая разница в средних баллах на экзамене, мы можем выполнить однофакторный дисперсионный анализ.

Двусторонний дисперсионный анализ используется для определения влияния двух факторов на переменную ответа и для определения того, существует ли взаимодействие между двумя факторами на переменную ответа. Например, нам может быть интересно узнать, как пол и как различные уровни физических упражнений влияют на среднюю потерю веса. Чтобы выяснить это, мы проведем двусторонний дисперсионный анализ.

Также возможно выполнить трехфакторный дисперсионный анализ, четырехфакторный дисперсионный анализ и т. д. но они встречаются гораздо реже, и может быть сложно интерпретировать результаты ANOVA, если используется слишком много факторов.

Теперь мы поделимся четырьмя различными примерами того, где ANOVA действительно используется в реальной жизни.

Реальный пример ANOVA № 1

Крупномасштабное сельскохозяйственное предприятие хочет понять, какое из трех различных удобрений дает самый высокий урожай. Они распределяют каждое удобрение по десяти различным полям и измеряют общий урожай в конце вегетационного периода.

Чтобы понять, существует ли статистически значимая разница в средней урожайности от этих трех удобрений, исследователи могут выполнить однофакторный дисперсионный анализ, используя «тип удобрения» в качестве фактора и «урожайность» в качестве ответа.

Если общее значение p ANOVA меньше нашего уровня значимости (обычно выбираемого между 0,10, 0,05 и 0,01), то мы можем заключить, что существует статистически значимая разница в средних показателях сельскохозяйственных культур между тремя удобрениями. Затем мы можем провести апостериорное тестирование , чтобы точно определить, какое именно удобрение дает самый высокий средний урожай.

Реальный пример ANOVA № 2

Медицинские исследователи хотят знать, вызывают ли четыре разных препарата разное среднее снижение артериального давления у пациентов. Они случайным образом распределяют 20 пациентов для приема каждого препарата в течение месяца, затем измеряют артериальное давление до и после того, как пациент начинает принимать препарат, чтобы определить среднее снижение артериального давления для каждого препарата.

Чтобы понять, существует ли статистически значимая разница в среднем снижении артериального давления в результате применения этих лекарств, исследователи могут выполнить однофакторный дисперсионный анализ, используя «тип препарата» в качестве фактора и «снижение артериального давления» в качестве фактора. как ответ.

Если общее значение p ANOVA ниже нашего уровня значимости, то мы можем заключить, что существует статистически значимая разница в среднем снижении артериального давления между четырьмя препаратами. Затем мы можем провести апостериорное тестирование , чтобы точно определить, какие лекарства приводят к существенно отличающимся результатам.

Реальный пример ANOVA № 3

Сеть продуктовых магазинов хочет знать, по-разному ли три разных типа рекламы влияют на средние продажи. Они используют каждый вид рекламы в 10 различных магазинах в течение месяца и измеряют общий объем продаж каждого магазина в конце месяца.

Чтобы увидеть, существует ли статистически значимая разница в средних продажах между этими тремя типами рекламы, исследователи могут выполнить однофакторный дисперсионный анализ, используя «тип объявления» в качестве фактора и «продажи» в качестве переменной ответа.

Если общее значение p ANOVA ниже нашего уровня значимости, то мы можем заключить, что существует статистически значимая разница в средних продажах между тремя типами рекламы. Затем мы можем провести апостериорное тестирование , чтобы точно определить, какие типы рекламы приводят к существенно отличающимся результатам.

Реальный пример ANOVA № 4

Биологи хотят знать, как различные уровни воздействия солнца (отсутствие солнца, низкое солнце, среднее солнце, большое солнце) и частота полива (ежедневно, еженедельно) влияют на рост данного растения. В этом случае задействованы два фактора (уровень воздействия солнца и частота полива), поэтому они проведут двусторонний дисперсионный анализ, чтобы увидеть, оказывает ли какой-либо фактор существенное влияние на рост растений и является ли два фактора связаны друг с другом.

Результаты ANOVA покажут нам, оказывает ли каждый отдельный фактор существенное влияние на рост растений. Благодаря этой информации биологи смогут лучше понять, какой уровень пребывания на солнце и/или частота полива приводит к оптимальному росту.

Заключение

ANOVA используется в самых разных реальных ситуациях, но наиболее распространенными являются:

• Розничная торговля: магазины часто хотят понять, подходят ли различные типы рекламных акций, планировки магазинов, рекламные тактики и т. д. актуальны. приводят к различным продажам. Это именно тот тип анализа, для которого предназначен ANOVA.
• Медицинский: Исследователи часто хотят знать, влияют ли разные лекарства на пациентов по-разному, поэтому в таких ситуациях они часто используют односторонний или двусторонний дисперсионный анализ.
• Наука об окружающей среде. Исследователи часто хотят понять, как различные уровни факторов влияют на растения и дикую природу. Из-за характера этих типов анализа часто используются ANOVA.

Итак, в следующий раз, когда кто-то спросит вас, когда ANOVA на самом деле используется в реальной жизни, не стесняйтесь ссылаться на эти примеры!

Дополнительные ресурсы

Введение в однофакторный дисперсионный анализ
Введение в двусторонний дисперсионный анализ
Различия между ANOVA, ANCOVA, MANOVA и MANCOVA