4 ตัวอย่างการใช้ anova ในชีวิตจริง

บ่อยครั้ง เมื่อนักเรียนเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งที่โรงเรียน พวกเขามักจะสงสัยว่า:

“สิ่งนี้เคยใช้ในชีวิตจริงเมื่อใด” »

กรณีนี้มักเกิดขึ้นในทางสถิติ ซึ่งเทคนิคและวิธีการบางอย่างดูคลุมเครือจนเป็นเรื่องยากที่จะจินตนาการว่าวิธีการเหล่านั้นจะถูกนำไปใช้จริงในสถานการณ์จริง

อย่างไรก็ตาม ANOVA (ย่อมาจาก “การวิเคราะห์ความแปรปรวน”) เป็นเทคนิคที่ใช้จริงตลอดเวลาในด้านต่างๆ ของชีวิตจริง

ในบทความนี้ เราจะแชร์การทบทวนสั้นๆ ว่า ANOVA คืออะไร รวมถึงตัวอย่างสี่ประการของการนำไปใช้ในสถานการณ์จริง

การวิเคราะห์ความแปรปรวนคืออะไร?

ANOVA (“การวิเคราะห์ความแปรปรวน”) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสามกลุ่มขึ้นไปหรือไม่ การวิเคราะห์ความแปรปรวนสองประเภทที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่ การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวและการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว ใช้เพื่อกำหนดผลกระทบของปัจจัยต่อตัวแปรการตอบสนอง ตัวอย่างเช่น เราอาจต้องการทราบว่าเทคนิคการเรียนสามแบบที่แตกต่างกันทำให้คะแนนสอบเฉลี่ยต่างกันหรือไม่ หากต้องการดูว่าคะแนนสอบเฉลี่ยแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ เราสามารถใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวได้

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง ใช้เพื่อกำหนดผลกระทบของปัจจัยสองตัวต่อตัวแปรการตอบสนอง และเพื่อพิจารณาว่ามีการโต้ตอบระหว่างทั้งสองปัจจัยบนตัวแปรการตอบสนองหรือไม่ ตัวอย่างเช่น เราอาจต้องการทราบว่าเพศและระดับการออกกำลังกายที่แตกต่างกันส่งผลต่อการลดน้ำหนักโดยเฉลี่ยอย่างไร เราจะทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเพื่อหาคำตอบ

นอกจากนี้ยังสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความแปรปรวนสามทาง, การวิเคราะห์ความแปรปรวนสี่ทาง ฯลฯ ได้อีกด้วย แต่สิ่งเหล่านี้หาได้ยากกว่ามาก และอาจเป็นเรื่องยากที่จะตีความผลลัพธ์ของ ANOVA หากมีการใช้ปัจจัยมากเกินไป

ตอนนี้เราจะแบ่งปันสี่ตัวอย่างที่แตกต่างกันของการใช้ ANOVA ในชีวิตจริง

ตัวอย่างการวิเคราะห์ความแปรปรวนในโลกแห่งความเป็นจริง #1

การดำเนินการทางการเกษตรขนาดใหญ่ต้องการทราบว่าปุ๋ยชนิดใดในสามชนิดที่ให้ผลผลิตสูงสุด พวกเขากระจายปุ๋ยแต่ละชนิดบนทุ่งที่แตกต่างกัน 10 ทุ่ง และวัดผลผลิตรวมเมื่อสิ้นสุดฤดูปลูก

เพื่อทำความเข้าใจว่าผลผลิตเฉลี่ยที่เกิดจากปุ๋ยทั้งสามชนิดนี้มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ นักวิจัยสามารถทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวได้ โดยใช้ “ประเภทปุ๋ย” เป็นปัจจัย และใช้ “ผลผลิตพืชผล” เป็นคำตอบ

หากค่า p-value โดยรวมของ ANOVA น้อยกว่าระดับนัยสำคัญของเรา (โดยปกติจะเลือกระหว่าง 0.10, 0.05 และ 0.01) เราก็สามารถสรุปได้ว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติในประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของพืชผลระหว่างปุ๋ยทั้งสามชนิด จากนั้นเราจึงทำการ ทดสอบหลังการทดสอบ เพื่อระบุได้อย่างชัดเจนว่าปุ๋ยชนิดใดที่ให้ผลผลิตเฉลี่ยสูงสุด

ตัวอย่างการวิเคราะห์ความแปรปรวนจริง #2

นักวิจัยทางการแพทย์ต้องการทราบว่ายาสี่ชนิดที่แตกต่างกันทำให้ความดันโลหิตในผู้ป่วยลดลงโดยเฉลี่ยแตกต่างกันหรือไม่ โดยสุ่มให้ผู้ป่วย 20 รายใช้ยาแต่ละชนิดเป็นเวลาหนึ่งเดือน จากนั้นจึงวัดความดันโลหิตก่อนและหลังผู้ป่วยเริ่มใช้ยาเพื่อหาค่าเฉลี่ยความดันโลหิตที่ลดลงของยาแต่ละชนิด

เพื่อให้เข้าใจว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติในการลดความดันโลหิตโดยเฉลี่ยที่เกิดจากยาเหล่านี้หรือไม่ นักวิจัยสามารถทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวได้ โดยใช้ “ประเภทของยา” เป็นปัจจัยและ “การลดความดันโลหิต” เป็นปัจจัย เป็นคำตอบ

หากค่า p-value โดยรวมของ ANOVA ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญของเรา เราก็สามารถสรุปได้ว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติในการลดความดันโลหิตโดยเฉลี่ยระหว่างยาทั้งสี่ชนิด จากนั้นเราจึงทำการ ทดสอบภายหลัง เพื่อตรวจสอบได้อย่างแน่ชัดว่ายาชนิดใดนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

ตัวอย่างการวิเคราะห์ความแปรปรวนในโลกแห่งความเป็นจริง #3

เครือร้านขายของชำต้องการทราบว่าโฆษณา 3 ประเภทที่แตกต่างกันส่งผลต่อยอดขายโดยเฉลี่ยแตกต่างกันหรือไม่ พวกเขาใช้การโฆษณาแต่ละประเภทในร้านค้าที่แตกต่างกัน 10 แห่งเป็นเวลาหนึ่งเดือนและวัดยอดขายรวมของแต่ละร้าน ณ สิ้นเดือน

หากต้องการดูว่ายอดขายเฉลี่ยระหว่างโฆษณาทั้งสามประเภทนี้มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ ผู้วิจัยสามารถทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวได้ โดยใช้ “ประเภทโฆษณา” เป็นปัจจัย และใช้ “ยอดขาย” เป็นตัวแปรตอบสนอง

หากค่า p-value โดยรวมของ ANOVA ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญของเรา เราก็สามารถสรุปได้ว่ายอดขายเฉลี่ยระหว่างโฆษณาทั้งสามประเภทมีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ จากนั้น เราจะทำการ ทดสอบภายหลัง เพื่อระบุได้อย่างแน่ชัดว่าโฆษณาประเภทใดนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก

ตัวอย่างการวิเคราะห์ความแปรปรวนจริง #4

นักชีววิทยาต้องการทราบว่าระดับแสงแดดที่แตกต่างกัน (ไม่มีแสงแดด แสงอาทิตย์ต่ำ แสงอาทิตย์ปานกลาง แสงแดดสูง) และความถี่ในการรดน้ำ (รายวัน รายสัปดาห์) ส่งผลต่อการเจริญเติบโตของพืชที่กำหนดอย่างไร ในกรณีนี้ มีสองปัจจัยที่เกี่ยวข้อง (ระดับแสงแดดและความถี่ของน้ำ) ดังนั้นพวกเขาจะทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเพื่อดูว่าปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของพืชหรือไม่ และหรือไม่ ปัจจัยสองประการมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน

ผลลัพธ์ของ ANOVA จะบอกเราว่าแต่ละปัจจัยมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของพืชหรือไม่ ด้วยข้อมูลนี้ นักชีววิทยาสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าระดับแสงแดดและ/หรือความถี่ในการรดน้ำระดับใดที่นำไปสู่การเจริญเติบโตที่เหมาะสมที่สุด

บทสรุป

ANOVA ใช้ในสถานการณ์จริงที่หลากหลาย แต่ที่พบบ่อยที่สุดได้แก่:

• ร้านค้าปลีก: ร้านค้ามักต้องการทราบว่าโปรโมชันประเภทต่างๆ แผนผังร้านค้า กลยุทธ์การโฆษณา ฯลฯ มีความเกี่ยวข้อง นำไปสู่การขายที่แตกต่างกัน นี่เป็นประเภทของการวิเคราะห์ ANOVA ที่ออกแบบมาเพื่อโดยเฉพาะ
• การแพทย์: นักวิจัยมักต้องการทราบว่ายาที่แตกต่างกันส่งผลต่อผู้ป่วยแตกต่างกันหรือไม่ ดังนั้นพวกเขาจึงมักใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวหรือสองทางในสถานการณ์เหล่านี้
• วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม: นักวิจัยมักต้องการทำความเข้าใจว่าปัจจัยต่างๆ ส่งผลต่อพืชและสัตว์ป่าในระดับต่างๆ อย่างไร เนื่องจากลักษณะของการวิเคราะห์ประเภทนี้ จึงมักใช้ ANOVA

ดังนั้น ครั้งต่อไปที่มีคนถามคุณว่าเมื่อใดที่ ANOVA ถูกใช้จริงในชีวิตจริง อย่าลังเลที่จะอ้างอิงตัวอย่างเหล่านี้!

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง
ความแตกต่างระหว่าง ANOVA, ANCOVA, MANOVA และ MANCOVA