4 приклади використання anova в реальному житті

Часто, коли учні вивчають певну тему в школі, вони схильні дивуватися:

«Коли це використовується в реальному житті?» »

Це часто буває у статистиці, де певні техніки та методи здаються настільки незрозумілими, що важко уявити, що вони насправді застосовуються в реальних ситуаціях.

Однак ANOVA (скорочення від «аналіз дисперсії») — це техніка, яка насправді постійно використовується в різних сферах реального життя.

У цій статті ми коротко розповімо, що таке дисперсійний аналіз, а також чотири приклади того, як він використовується в реальних ситуаціях.

Що таке ANOVA?

ANOVA («Дисперсійний аналіз») — це статистичний метод, який використовується для визначення того, чи існує значна різниця між середніми значеннями трьох або більше незалежних груп. Два найпоширеніші типи дисперсійного аналізу – це односторонній і двосторонній дисперсійний аналіз.

Односторонній дисперсійний аналіз використовується для визначення впливу фактора на змінну відповіді. Наприклад, ми можемо захотіти знати, чи призводять три різні методи навчання до різних середніх балів за іспит. Щоб побачити, чи є статистично значуща різниця в середніх результатах іспитів, ми можемо виконати односторонній дисперсійний аналіз.

Двосторонній дисперсійний аналіз використовується для визначення впливу двох факторів на змінну відповіді та визначення того, чи існує взаємодія між двома факторами на змінну відповіді. Наприклад, ми можемо захотіти знати, як стать і як різні рівні фізичних вправ впливають на середню втрату ваги. Ми б зробили двосторонній дисперсійний аналіз, щоб дізнатися.

Також можна виконати трифакторний ANOVA, чотирифакторний ANOVA тощо. але це набагато рідше, і може бути важко інтерпретувати результати ANOVA, якщо використовується занадто багато факторів.

Зараз ми поділимося чотирма різними прикладами фактичного використання ANOVA у реальному житті.

Приклад ANOVA у реальному світі №1

Велика сільськогосподарська операція хоче зрозуміти, яке з трьох різних добрив дає найвищий урожай. Вони розкидають кожне добриво на десяти різних полях і вимірюють загальний урожай наприкінці вегетаційного періоду.

Щоб зрозуміти, чи існує статистично значуща різниця в середній врожайності в результаті цих трьох добрив, дослідники можуть виконати односторонній дисперсійний аналіз, використовуючи «тип добрива» як фактор і «врожайність» як відповідь.

Якщо загальне значення p дисперсійного аналізу є меншим за наш рівень значущості (зазвичай вибирається між 0,10, 0,05 та 0,01), тоді ми можемо зробити висновок, що існує статистично значуща різниця в середній продуктивності сільськогосподарських культур між трьома добривами. Потім ми можемо провести ретельне тестування , щоб точно визначити, яке саме добриво забезпечує найвищий середній урожай.

Приклад реального дисперсійного аналізу №2

Медичні дослідники хочуть знати, чи чотири різні препарати викликають різне середнє зниження артеріального тиску у пацієнтів. Вони випадковим чином призначають 20 пацієнтів для використання кожного препарату протягом місяця, потім вимірюють артеріальний тиск до та після того, як пацієнт почне використовувати препарат, щоб визначити середнє зниження артеріального тиску для кожного препарату.

Щоб зрозуміти, чи існує статистично значуща різниця в середньому зниженні артеріального тиску в результаті прийому цих ліків, дослідники можуть виконати односторонній дисперсійний аналіз, використовуючи «тип препарату» як фактор і «зниження артеріального тиску» як фактор. як відповідь.

Якщо загальне значення p дисперсійного аналізу нижче нашого рівня значущості, ми можемо зробити висновок, що існує статистично значуща різниця в середньому зниженні артеріального тиску між чотирма препаратами. Потім ми можемо провести ретельне тестування , щоб точно визначити, які препарати призводять до суттєво відмінних результатів.

Приклад ANOVA у реальному світі №3

Мережа продуктових магазинів хоче знати, чи три різні типи реклами по-різному впливають на середні продажі. Вони використовують кожен тип реклами в 10 різних магазинах протягом місяця та вимірюють загальний обсяг продажів кожного магазину наприкінці місяця.

Щоб побачити, чи існує статистично значуща різниця в середніх продажах між цими трьома типами реклами, дослідники можуть виконати односторонній дисперсійний аналіз, використовуючи «тип реклами» як фактор і «продажі» як змінну відповіді.

Якщо загальне значення p дисперсійного аналізу є нижчим за наш рівень значущості, ми можемо зробити висновок, що існує статистично значуща різниця в середніх продажах між трьома типами оголошень. Потім ми можемо провести ретельне тестування , щоб точно визначити, які типи оголошень призводять до суттєво відмінних результатів.

Приклад реального дисперсійного аналізу №4

Біологи хочуть знати, як різний рівень сонячного освітлення (без сонця, слабке сонце, середнє сонце, сильне сонце) і частота поливу (щодня, щотижня) впливають на ріст певної рослини. У цьому випадку беруть участь два фактори (рівень сонячного опромінення та частота води), тому вони виконають двосторонній дисперсійний аналіз, щоб побачити, чи має будь-який фактор суттєвий вплив на ріст рослин і чи ні два фактори пов’язані один з одним.

Результати ANOVA покажуть нам, чи кожен окремий фактор має значний вплив на ріст рослин. Завдяки цій інформації біологи можуть краще зрозуміти, який рівень сонячного освітлення та/або частота поливу веде до оптимального росту.

Висновок

ANOVA використовується в багатьох ситуаціях реального світу, але найпоширенішими є:

• Роздрібна торгівля: магазини часто хочуть зрозуміти, чи різні типи рекламних акцій, планування магазинів, рекламні тактики тощо. є актуальними. призводять до різних продажів. Саме для цього типу аналізу призначений ANOVA.
• Медицина: Дослідники часто хочуть знати, чи різні ліки по-різному впливають на пацієнтів, тому в таких ситуаціях вони часто використовують односторонній або двосторонній дисперсійний аналіз.
• Наука про довкілля: дослідники часто хочуть зрозуміти, як різні рівні факторів впливають на рослини та дику природу. Через природу цих типів аналізу часто використовується ANOVA.

Отже, наступного разу, коли хтось запитає вас, коли ANOVA насправді використовується в реальному житті, не соромтеся посилатися на ці приклади!

Додаткові ресурси

Вступ до одностороннього дисперсійного аналізу
Вступ до двостороннього дисперсійного аналізу
Відмінності між ANOVA, ANCOVA, MANOVA та MANCOVA