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Analisi della varianza unidirezionale (ANOVA)

1925
  • Ronald A. Fisher
Statistico che analizza i risultati dell'ANOVA a una via in un moderno ambiente d'ufficio.

(Immagine generata a solo scopo illustrativo)

Senso Unico ANOVA Viene utilizzato per determinare se esistono differenze statisticamente significative tra le medie di tre o più gruppi indipendenti. Analizza l'effetto di una singola variabile indipendente categoriale, nota come fattore, su una variabile dipendente continua. L'ipotesi nulla afferma che tutte le medie dei gruppi sono uguali, [latex]H_0: mu_1 = mu_2 = dots = mu_k[/latex].

L'ANOVA a una via è la forma più semplice di questa tecnica statistica. Estende il modello a due campioni test t in situazioni con più di due gruppi, evitando il problema dell'aumento dell'errore di tipo I che deriva dall'esecuzione di più test t a coppie. La dicitura "a una via" o "a un fattore" indica che i gruppi sono definiti da una singola variabile categoriale. Ad esempio, in uno studio che confronta l'efficacia di tre diverse diete, il "tipo di dieta" è l'unico fattore. Il modello statistico sottostante per un'osservazione [latex]y_{ij}[/latex] (l'i-esima osservazione nel j-esimo gruppo) è [latex]y_{ij} = mu + tau_j + epsilon_{ij}[/latex], dove [latex]mu[/latex] è la media generale, [latex]tau_j[/latex] è l'effetto di appartenere al gruppo j e [latex]epsilon_{ij}[/latex] è il termine di errore casuale. L'analisi procede calcolando la statistica F. Se il Test F Se l'ANOVA produce un risultato significativo (ovvero, il valore p è inferiore a un livello di significatività scelto), significa che almeno la media di un gruppo è diversa dalle altre. Tuttavia, l'ANOVA non specifica quali gruppi differiscono. Per identificare le differenze specifiche, sono necessari test post-hoc come il test HSD di Tukey o la correzione di Bonferroni.

UNESCO Nomenclature: 1209
- Statistiche

Tipo

Sistema astratto

Interruzione

Sostanziale

Utilizzo

Uso diffuso

Precursori

  • Test t di Student per due campioni indipendenti
  • Concetto di controllo sperimentale e randomizzazione
  • Method of least squares

Applicazioni

  • agricoltura: confronto della resa di un raccolto sottoposto a diversi trattamenti di fertilizzazione
  • medicina: valutazione dell'impatto di vari dosaggi di farmaci sui tempi di recupero del paziente
  • istruzione: confronto dell'efficacia di diversi metodi di insegnamento sui punteggi dei test degli studenti
  • marketing: verificare se diversi design di imballaggio portano a cifre di vendita diverse
  • produzione: valutare se diverse linee di produzione producono prodotti con la stessa metrica di qualità media

Brevetti:

NA

Idee e potenziali innovazioni

  • un'app mobile per ristoranti per testare le preferenze dei clienti su più specialità del giorno
  • software per urbanisti per confrontare l'efficienza del flusso di traffico di diversi progetti di intersezione
  • una piattaforma per siti di e-commerce per testare l'impatto di molteplici strategie di sconto sul valore medio degli ordini
  • uno strumento per le aziende di energia rinnovabile per confrontare la potenza di uscita dei pannelli solari di diversi produttori nelle stesse condizioni
  • un sistema per le palestre per analizzare l'efficacia di vari programmi di allenamento sugli obiettivi di fitness dei membri
  • uno strumento di ricerca per i linguisti per confrontare la complessità delle frasi tra diversi generi letterari
  • uno strumento finanziario per confrontare i rendimenti medi dei fondi di investimento nella stessa categoria
  • una piattaforma di analisi delle risorse umane per valutare se i punteggi di soddisfazione dei dipendenti differiscono tra i reparti aziendali
  • uno strumento di conservazione per confrontare la densità di popolazione di una specie in diversi habitat protetti
  • un'app per la salute digitale per testare se diverse tecniche di meditazione portano a riduzioni significativamente diverse dei livelli di stress
Argomenti correlati: ANOVA a una via, fattore singolo, medie di gruppo, verifica delle ipotesi, test F, effetto del trattamento, gruppi indipendenti, disegno sperimentale, significatività statistica, test post-hoc.

Contesto storico

Analisi della varianza unidirezionale (ANOVA)

1911
1920
1924
1925
1930
1931
1939
1903
1914
1922
1925
1928
1930
1936
1940

(se la data è sconosciuta o non rilevante, ad esempio "meccanica dei fluidi", viene fornita una stima approssimativa della sua notevole comparsa)

decimo anno anniversario

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