ตารางความแปรปรวน
ในบทความนี้ คุณจะพบคำอธิบายของตาราง ANOVA ดังนั้นเราจึงอธิบายให้คุณฟังว่าตาราง ANOVA คืออะไร วิธีสร้างตาราง ANOVA สูตรของตาราง ANOVA คืออะไร และนอกจากนี้ คุณจะสามารถดูแบบฝึกหัดที่ได้รับการแก้ไขทีละขั้นตอน
ตาราง ANOVA คืออะไร?
ตาราง ANOVA เป็นตารางที่ใช้ในสถิติในการวิเคราะห์ความแปรปรวน กล่าวอย่างเจาะจงคือ ตาราง ANOVA มีข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน
ดังนั้นจึงใช้ตาราง ANOVA เพื่อสรุปการวิเคราะห์ความแปรปรวน ด้วยการวางแผนการคำนวณการวิเคราะห์ความแปรปรวนในตาราง คุณสามารถสรุปผลได้อย่างง่ายดาย และยังช่วยให้คุณคำนวณค่าของสถิติการทดสอบ ANOVA ได้อย่างรวดเร็วอีกด้วย
สูตรตาราง ANOVA
ในตาราง ANOVA แบบทางเดียว มีสามแถว: ตัวประกอบ ข้อผิดพลาด และผลรวม ดังนั้นในตาราง ANOVA จะมีการคำนวณผลรวมของกำลังสองของแต่ละแถวและระดับความเป็นอิสระของพวกมัน นอกจากนี้ จะมีการคำนวณค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยของปัจจัยและข้อผิดพลาด และสุดท้ายจะมีการกำหนดสถิติการทดสอบ ANOVA ซึ่งเท่ากับอัตราส่วนของข้อผิดพลาดกำลังสอง
สูตรสำหรับตาราง ANOVA จึงเป็นดังนี้:

ทอง:
-
คือขนาดตัวอย่าง i
-
คือจำนวนการสังเกตทั้งหมด
-
คือจำนวนกลุ่มต่างๆ ในการวิเคราะห์ความแปรปรวน
-
คือค่า j ของกลุ่ม i
-
คือค่าเฉลี่ยของกลุ่ม i
-
นี่คือค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่วิเคราะห์ทั้งหมด
ตัวอย่างตาราง ANOVA
เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ให้ดี เรามาดูวิธีสร้างตาราง ANOVA โดยการแก้ตัวอย่างทีละขั้นตอนกัน
- มีการศึกษาทางสถิติเพื่อเปรียบเทียบคะแนนที่ได้รับจากนักเรียนสี่คนในสามวิชาที่แตกต่างกัน (A, B และ C) ตารางต่อไปนี้แสดงรายละเอียดคะแนนที่นักเรียนแต่ละคนได้รับจากการทดสอบซึ่งมีคะแนนสูงสุดคือ 20 สร้างตาราง ANOVA เพื่อเปรียบเทียบคะแนนที่นักเรียนแต่ละคนได้รับในแต่ละวิชา

สิ่งแรกที่เราต้องทำคือคำนวณค่าเฉลี่ยของแต่ละวิชาและค่าเฉลี่ยรวมของข้อมูล:
เมื่อเราทราบค่าของค่าเฉลี่ยแล้ว เราจะคำนวณผลรวมของกำลังสองโดยใช้สูตรในตาราง ANOVA (ดูด้านบน):
จากนั้นเราจะกำหนดระดับความเป็นอิสระของปัจจัย ข้อผิดพลาด และผลรวม:
ตอนนี้เราคำนวณค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยโดยการหารผลรวมของกำลังสองของตัวประกอบและค่าคลาดเคลื่อนตามระดับความเป็นอิสระตามลำดับ:
และสุดท้าย เราคำนวณค่าของสถิติ F โดยการหารข้อผิดพลาดทั้งสองที่คำนวณในขั้นตอนก่อนหน้า:
กล่าวโดยสรุป ตาราง ANOVA สำหรับข้อมูลตัวอย่างจะมีลักษณะดังนี้:

เมื่อคำนวณค่าทั้งหมดในตาราง ANOVA แล้ว สิ่งที่เหลืออยู่คือการตีความมัน ในการทำเช่นนี้ เราต้องเปรียบเทียบความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกับค่าของสถิติ F ที่เรียกว่าค่า p คุณสามารถดูวิธีการได้โดยคลิกที่ลิงค์ต่อไปนี้: