Analiza varianței este una dintre metodele utilizate în testarea ipotezelor. Metoda este esențială în luarea deciziilor bazate pe date în afaceri.
Cu toate acestea, la fel ca majoritatea conceptelor din matematică, este adesea învăluită cu jargon și notații matematice care pot părea inițial intimidante. Acest articol își propune să vă explice Analiza variației. Asadar, haideti sa începem.
Cuprins
Introducere în analiza varianței (ANOVA)
Înainte de a începe să discutăm despre ANOVA, definirea și explicarea câțiva termeni este importantă pentru a stabili un vocabular. Deci, să începem cu câțiva termeni foarte cheie: populație, eșantion, varianță și ipoteză.
Populația
În Statistică, o populație este un întreg set din care se pot face observații. De exemplu, dacă am dori să calculăm dimensiunea medie a unei frunze dintr-o anumită specie de arbori, populația ar include toate frunzele copacilor acelei specii. Cu toate acestea, acest lucru ar fi costisitor, dacă nu imposibil. Deci, în schimb, folosim un eșantion.
Probă
Un eșantion este un subset al populației care este reprezentativ pentru populație. Prin urmare, un eșantion trebuie ales aleatoriu din diferite părți ale populației. Un eșantion este mai convenabil decât o populație deoarece se vor face mai puține observații.
Varianta
Varianta măsoară cât de distribuite sunt valorile dintr-un set de date față de medie. O varianță scăzută înseamnă că valorile sunt apropiate de medie, în timp ce una mare înseamnă că sunt răspândite pe scară largă față de medie.
Ipoteză
O ipoteză este o afirmație făcută pentru a explica ceva. Nu se fac ipoteze dacă este adevărat sau nu. În schimb, experimentele sunt concepute pentru a demonstra că nu se știe că este fals.
În ANOVA, avem de-a face cu două tipuri de ipoteze – nulă și alternativă. O ipoteză nulă exprimă că nu există nicio diferență între grupuri, în timp ce alternativa spune că există. După test, vom accepta una dintre acestea ca fiind adevărată.
Analiza varianței (ANOVA) este o metodă statistică utilizată pentru a verifica dacă o modificare a unei variabile independente a dus la o modificare a unei variabile dependente. În ordine, determină dacă există diferențe semnificative între rezultatele diferitelor grupuri independente.
De exemplu, un test ANOVA poate determina dacă diferite pagini de destinație i-au făcut pe vizitatorii web să petreacă mai mult timp citind site-ul dvs. În acest caz, veți arăta diferitele modele de pagini de destinație diferiților utilizatori ai site-ului dvs.
Pentru fiecare sesiune, veți înregistra timpul petrecut de un utilizator. În cele din urmă, veți efectua un test ANOVA pentru a vedea dacă rezultatele fiecărei probe sunt semnificativ diferite de celelalte.
ANOVA este una dintre multiplele metode utilizate în testarea ipotezelor. Alte metode populare includ testele t, testele z și testele chi pătrat. Principala diferență dintre aceste teste este locul și când sunt utilizate.
Tipuri de Anova
Există diferite tipuri de teste ANOVA. Există un test unidirecțional și un test ANOVA cu două sensuri.
- Test unidirecțional – Într-un test cu sens unic, există o singură variabilă independentă și încercăm să determinăm dacă modificările aduse acelei variabile au produs modificări ale variabilei dependente care sunt semnificative statistic.
- Test cu două sensuri – Într-un test cu două sensuri, există mai multe variabile independente. Acest test este adesea numit MANOVA, unde M reprezintă Multiple.
În secțiunea următoare, voi explica formula testului ANOVA.
Formula testului ANOVA
Un test ANOVA determină dacă există diferențe semnificative între valorile din diferite grupuri sau probe. Ca toate testele de ipoteză, trebuie mai întâi să stabilim ipotezele nule și alternative.
Pentru un test ANOVA, ipoteza nulă pentru acest test ar fi că nu există diferențe semnificative între diferitele grupuri de valori.
Ipoteza alternativă ar fi că există diferențe semnificative între cel puțin o pereche de grupuri din setul de date.
Formula ANOVA calculează o valoare f. Această valoare este un raport dintre suma medie a pătratelor datorate tratamentului (MST) și suma medie a pătratelor datorate erorii (MSE).
F=MST/MSE
În esență, MST reprezintă varianța dintre mediile eșantionului. Este o variație între grupuri. MSE reprezintă varianța în cadrul eșantioanelor. Este o variație în cadrul grupurilor.
Pentru a menține aceasta ca o introducere în limba engleză simplă, nu voi merge mai departe în formulă. Acest lucru este, de asemenea, inutil, deoarece există un software care va calcula ANOVA pentru dvs.
În cele din urmă, dacă rezultatul acestei valori F este aproape de 1, atunci nu există nicio diferență semnificativă; prin urmare, va fi acceptată ipoteza nulă. În caz contrar, ipoteza nulă va fi respinsă.
ANOVA vs. Alte teste
După cum am menționat mai devreme, ANOVA este o metodă utilizată în testarea ipotezelor. Există și alte metode, cum ar fi testele t și testele z. Alegerea testului de utilizat într-un scenariu dat depinde de situație.
- Un test t compară o medie a eșantionului cu o medie cunoscută a populației atunci când abaterea standard este necunoscută.
- Un test z este ca un test t, deoarece compară o medie a eșantionului cu o medie cunoscută a populației. Cu toate acestea, într-un test z, abaterea standard este cunoscută.
- Un test Chi-pătrat este utilizat pentru a determina independența dintre două variabile independente.
În continuare, vom discuta despre importanța analizei variațiilor.
Importanța analizării variațiilor
ANOVA ne permite să comparăm mediile în mai multe grupuri sau condiții, făcând posibilă determinarea dacă diferențele observate sunt semnificative statistic sau pur și simplu datorate întâmplării aleatorii. Acest lucru este crucial în multe domenii, cum ar fi statistica, cercetarea și designul experimental, deoarece ne ajută să înțelegem sursele de variație din seturile de date.
Analizarea variațiilor vă ajută să determinați cauzalitatea dintre diferiți factori. Acest lucru este important în luarea deciziilor bazate pe date și, de asemenea, în măsurarea progresului. ANOVA vă ajută să faceți comparații între mai multe grupuri.
Prin descompunerea variației totale în diferite componente atribuibile diverșilor factori, ANOVA ne permite să identificăm factorii care influențează semnificativ diferențele observate.
Unele dintre cele mai frecvente cazuri de utilizare ale ANOVA sunt enumerate în secțiunea următoare.
Cazuri de utilizare ale ANOVA
Analiza variației este incredibil de utilă în afaceri. Vă ajută să luați decizii mai bune și mai informate. Unele dintre cazurile comune de utilizare pentru ANOVA includ:
❇️ Testarea diferitelor versiuni de produse pentru a vedea care versiune le place mai bine clienților și care este mai probabil să cumpere.
❇️ Găsirea celui mai eficient anunț pentru campaniile dvs. publicitare care va duce la cele mai mari rate de conversie.
❇️ Când efectuați cercetări de piață, încercați să determinați care factori influențează cel mai mult comportamentul clienților.
❇️ Încercarea diferitelor strategii de reținere a clienților pentru a determina care duce la cea mai scăzută rată de abandon.
❇️ Determinarea factorilor care contribuie și provoacă mișcările prețurilor bursiere.
Cuvinte finale
Acest articol a servit ca o scurtă introducere în ANOVA. Am acoperit ce este, importanța sa și cazurile în care testul ar fi util.
Apoi, consultați instrumentele de analiză și cercetare pentru oamenii de știință de date.