Anova'nın gerçek hayatta kullanılmasına ilişkin 4 örnek

Öğrenciler okulda belirli bir konuyu öğrendiklerinde genellikle şunu merak ederler:

“Bu gerçek hayatta ne zaman kullanıldı?” »

Bu durum, bazı teknik ve yöntemlerin çok belirsiz göründüğü ve bunların gerçek dünyadaki durumlarda gerçekten uygulandığını hayal etmenin zor olduğu istatistiklerde sıklıkla görülen bir durumdur.

Ancak ANOVA (“varyans analizi”nin kısaltması) aslında gerçek hayatın çeşitli alanlarında her zaman kullanılan bir tekniktir.

Bu makalede, ANOVA’nın ne olduğuna dair kısa bir bilgiyi ve gerçek dünyadaki durumlarda nasıl kullanıldığına dair dört örneği paylaşacağız.

ANOVA nedir?

ANOVA (“Varyans Analizi”), üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. ANOVA’nın en yaygın iki türü tek yönlü ANOVA ve iki yönlü ANOVA’dır.

Tek yönlü ANOVA, bir faktörün yanıt değişkeni üzerindeki etkisini belirlemek için kullanılır. Örneğin, üç farklı çalışma tekniğinin farklı ortalama sınav puanlarına yol açıp açmadığını bilmek isteyebiliriz. Ortalama sınav puanlarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını görmek için tek yönlü ANOVA yapabiliriz.

İki faktörün bir yanıt değişkeni üzerindeki etkisini belirlemek ve iki faktör arasında yanıt değişkeni üzerinde bir etkileşim olup olmadığını belirlemek için iki yönlü ANOVA kullanılır. Örneğin cinsiyetin ve farklı egzersiz düzeylerinin ortalama kilo kaybını nasıl etkilediğini bilmek isteyebiliriz. Bunu öğrenmek için iki yönlü bir ANOVA yapacağız.

Üç yönlü ANOVA, dört yönlü ANOVA vb. gerçekleştirmek de mümkündür. ancak bunlar çok daha nadirdir ve çok fazla faktör kullanılırsa ANOVA sonuçlarını yorumlamak zor olabilir.

Şimdi ANOVA’ların gerçek hayatta gerçekte nerelerde kullanıldığına dair dört farklı örneği paylaşacağız.

Gerçek Dünya ANOVA Örneği #1

Büyük ölçekli bir tarımsal işletme, üç farklı gübreden hangisinin en yüksek verimi verdiğini anlamak istiyor. Her bir gübreyi on farklı tarlaya yayıyorlar ve yetiştirme sezonu sonundaki toplam verimi ölçüyorlar.

Bu üç gübreden kaynaklanan ortalama verimde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını anlamak için araştırmacılar, faktör olarak “gübre türü” ve yanıt olarak “mahsul verimi” kullanarak tek yönlü bir ANOVA gerçekleştirebilir.

ANOVA’nın genel p değeri bizim önem düzeyimizden düşükse (genellikle 0,10, 0,05 ve 0,01 arasında seçilir), o zaman üç gübre arasında mahsullerin ortalama performansında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabiliriz. Daha sonra tam olarak hangi gübrenin en yüksek ortalama verime yol açtığını belirlemek için post-hoc testler yapabiliriz.

Gerçek ANOVA Örneği #2

Tıbbi araştırmacılar dört farklı ilacın hastalarda kan basıncında farklı ortalama düşüşlere neden olup olmadığını bilmek istiyor. Her ilacı bir ay boyunca kullanacak şekilde 20 hastayı rastgele seçiyorlar, ardından her ilacın ortalama kan basıncı düşüşünü belirlemek için hastanın ilacı kullanmaya başlamasından önce ve sonra kan basıncını ölçüyorlar.

Bu ilaçlardan kaynaklanan ortalama kan basıncı düşüşünde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını anlamak için araştırmacılar, “ilaç türünü” faktör olarak ve “kan basıncındaki düşüşü” faktör olarak kullanarak tek yönlü bir ANOVA gerçekleştirebilir. Bir cevap olarak.

ANOVA’nın genel p değeri anlamlılık seviyemizin altındaysa, dört ilaç arasında ortalama kan basıncı düşüşünde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabiliriz. Daha sonra hangi ilaçların önemli ölçüde farklı sonuçlara yol açtığını tam olarak belirlemek için post-hoc testler yapabiliriz.

Gerçek Dünya ANOVA Örneği #3

Bir bakkal zinciri, üç farklı reklam türünün ortalama satışları farklı şekilde etkileyip etkilemediğini bilmek istiyor. Bir ay boyunca 10 farklı mağazada her türlü reklamı kullanıyorlar ve her mağazanın ay sonundaki toplam satışlarını ölçüyorlar.

Bu üç reklam türü arasında ortalama satışlarda istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını görmek için araştırmacılar, “reklam türünü” faktör olarak ve “satışları” yanıt değişkeni olarak kullanarak tek yönlü bir ANOVA gerçekleştirebilir.

ANOVA’nın genel p değeri anlamlılık seviyemizin altındaysa, üç reklam türü arasında ortalama satışlarda istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabiliriz. Daha sonra tam olarak hangi tür reklamların önemli ölçüde farklı sonuçlara yol açtığını belirlemek için post-hoc testler yapabiliriz.

Gerçek ANOVA Örneği #4

Biyologlar, farklı seviyelerde güneşe maruz kalmanın (güneş yok, az güneş, orta güneş, yüksek güneş) ve sulama sıklığının (günlük, haftalık) belirli bir bitkinin büyümesini nasıl etkilediğini bilmek isterler. Bu durumda, iki faktör söz konusudur (güneşe maruz kalma düzeyi ve su sıklığı), dolayısıyla iki faktörden birinin bitkilerin büyümesi üzerinde önemli bir etkiye sahip olup olmadığını ve suyun iki faktör birbiriyle ilişkilidir.

ANOVA’nın sonuçları bize her bir faktörün bitki büyümesi üzerinde önemli bir etkisinin olup olmadığını söyleyecektir. Bu bilgiyle biyologlar, hangi seviyede güneşe maruz kalmanın ve/veya sulama sıklığının optimal büyümeye yol açtığını daha iyi anlayabilirler.

Çözüm

ANOVA çok çeşitli gerçek dünya durumlarında kullanılır, ancak en yaygın olanları şunlardır:

• Perakende: Mağazalar genellikle farklı promosyon türlerinin, mağaza düzenlerinin, reklam taktiklerinin vb. geçerli olup olmadığını anlamak ister. alakalıdır. farklı satışlara yol açmaktadır. Bu tam olarak ANOVA’nın tasarlandığı analiz türüdür.
• Tıbbi: Araştırmacılar genellikle farklı ilaçların hastaları farklı şekilde etkileyip etkilemediğini bilmek isterler, bu nedenle bu durumlarda sıklıkla tek yönlü veya iki yönlü ANOVA’ları kullanırlar.
• Çevre bilimi: Araştırmacılar genellikle farklı düzeylerdeki faktörlerin bitkileri ve yaban hayatını nasıl etkilediğini anlamak isterler. Bu tür analizlerin doğası gereği ANOVA’lar sıklıkla kullanılır.

Bu nedenle, bir dahaki sefere birisi size ANOVA’nın gerçek hayatta gerçekten ne zaman kullanıldığını sorduğunda, bu örneklere başvurmaktan çekinmeyin!

Ek kaynaklar

Tek Yönlü ANOVA’ya Giriş
İki Yönlü ANOVA’ya Giriş
ANOVA, ANCOVA, MANOVA ve MANCOVA arasındaki farklar