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Partitioning of Variance (ANOVA)

1925
  • Ronald A. Fisher
Statistico che analizza i dati in un ufficio degli anni '20, concentrandosi sulla suddivisione della varianza.

(Immagine generata a solo scopo illustrativo)

Analisi della varianza (ANOVA) is a statistical metodo that partitions the total observed variability in a data set into components attributable to different sources. The core idea is to compare the variance between the means of different groups to the variance within those groups. If the between-group variance is significantly larger, it suggests the group means are genuinely different.

Il principio fondamentale dell'ANOVA, ideato da Ronald A. Fisher, ha rivoluzionato la progettazione sperimentale. Prima dell'ANOVA, i ricercatori utilizzavano spesso più test t per confrontare diversi gruppi, una pratica che aumentava il tasso di errore di tipo I (la probabilità di un falso positivo). L'ANOVA fornisce un singolo test per verificare eventuali differenze tra le medie dei gruppi. La tecnica funziona scomponendo la variazione totale in un set di dati, misurata dalla Somma dei Quadrati Totale ([latex]SS_{Totale}[/latex]), in due parti. La prima parte è la Somma dei Quadrati Tra i gruppi ([latex]SS_{Tra}[/latex]), che misura la variazione della media di ciascun gruppo rispetto alla media generale. Questa rappresenta la variazione spiegata dal fattore di raggruppamento. La seconda parte è la Somma dei Quadrati Entro i gruppi ([latex]SS_{Interno}[/latex]), che misura la variazione di ciascuna osservazione rispetto alla media del proprio gruppo. Questa rappresenta la variazione non spiegata o casuale, spesso chiamata errore. Se la variazione tra i gruppi è sostanzialmente maggiore della variazione all'interno dei gruppi, ciò fornisce la prova che il fattore di raggruppamento ha un effetto significativo sulla variabile di risultato. Questo confronto viene formalizzato tramite la statistica F.

UNESCO Nomenclature: 1209
- Statistiche

Tipo

Sistema astratto

Interruzione

Rivoluzionario

Utilizzo

Uso diffuso

Precursori

  • Theory of errors (Carl Friedrich Gauss, Pierre-Simon Laplace)
  • Method of least squares (Adrien-Marie Legendre, Carl Friedrich Gauss)
  • Correlation coefficient (Karl Pearson)
  • Test t di Student (William Sealy Gosset)

Applicazioni

  • experimental design in agriculture to compare crop yields
  • clinical trials in medicine to test drug efficacy
  • quality control in manufacturing to monitor process stability
  • psychological research to compare treatment effects
  • marketing analytics for A/B/n testing of website designs

Brevetti:

NA

Idee e potenziali innovazioni

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Related to: ANOVA, variance partitioning, sum of squares, experimental design, statistical modeling, F-test, between-group variance, within-group variance, Ronald Fisher, statistics.

Contesto storico

Partitioning of Variance (ANOVA)

1900
1911
1922
1925
1928
1930
1936
1900
1903
1914
1924
1925
1930
1931
1939

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

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