Analiza wariancji
Z Wikipedii
Analiza wariancji (ANOVA - od ang. analysis of variance) to metoda statystyczna, służąca do badania obserwacji, które zależą od jednego lub wielu działających równocześnie czynników. Metoda ta wyjaśnia, z jakim prawdopodobieństwem wyodrębnione czynniki mogą być powodem różnic między obserwowanymi średnimi grupowymi. Analiza wariancji została stworzona w latach dwudziestych przez Ronalda Fishera.
Modele analizy wariancji można podzielić na:
- modele jednoczynnikowe - wpływ każdego czynnika jest rozpatrywany oddzielnie, tą klasą zagadnień zajmuje się jednoczynnikowa analiza wariancji,
- modele wieloczynnikowe - wpływ różnych czynników jest rozpatrywany łącznie, tą klasą zagadnień zajmuje się wieloczynnikowa analiza wariancji.
Według kryterium podział modeli przebiega następująco:
- model efektów stałych - obserwacje są z góry podzielone na kategorie,
- model efektów losowych - kategorie mają charakter losowy,
- model mieszany - część kategorii jest ustalona, a część losowa.
[edytuj] Literatura
- Fahrmeir u.A. (Hrsg): Multivariate statistische Verfahren. Walter de Gruyter, 1996. ISBN 3-11-013806-9.
- Fahrmeir u.A.: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 1999.
- Hartung/Elpelt: Multivariate Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. Oldenbourg, 1999. ISBN 3-486-25287-9.
- Backhaus u.A.: Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Springer, 2006. ISBN 3-540-27870-2.
