Калькулятор однофакторного ANOVA

Однофакторный дисперсионный анализ проверяет, одинаковы ли средние генеральных совокупностей для нескольких независимых групп. Вместо множества попарных t-тестов ANOVA оценивает все группы в одной модели и эффективнее контролирует общий риск ложноположительных результатов. Нулевая гипотеза утверждает, что все средние равны. Альтернативная — что хотя бы одно среднее отличается, однако общий тест не определяет, какие именно пары групп различаются. Расчёт разделяет общую изменчивость на межгрупповую и внутригрупповую составляющие. Межгрупповая сумма квадратов измеряет отклонение каждого выборочного среднего от общего среднего с учётом размера группы. Внутригрупповая сумма квадратов измеряет отклонение отдельных наблюдений от среднего своей группы. Каждую сумму делят на соответствующее число степеней свободы, получая средний квадрат. F-статистика равна отношению межгруппового среднего квадрата к внутригрупповому. Большое значение F указывает, что различия средних существенны по сравнению с обычным разбросом внутри групп. Классический однофакторный ANOVA предполагает независимость наблюдений, приблизительную нормальность остатков в каждой группе и близкие дисперсии генеральных совокупностей. Умеренные отклонения от нормальности часто допустимы при достаточно больших и сбалансированных выборках, но сильные выбросы или резкие различия дисперсий могут исказить результат. Перед интерпретацией изучите графики и план исследования. Для порядковых данных, сильно асимметричных выборок или малых выборок с сомнительными предпосылками лучше может подойти непараметрический метод, например критерий Краскела — Уоллиса. Введите исходные наблюдения для каждой группы, а не только средние. В каждой группе нужны как минимум два наблюдения, и все значения должны описывать один и тот же показатель в одной шкале. Если ANOVA статистически значим, выполните подходящую процедуру множественных сравнений, например HSD Тьюки, чтобы выявить различия. Также укажите средние групп, объёмы выборок, разброс, F-статистику, оба числа степеней свободы и оценку размера эффекта. Калькулятор даёт основные детерминированные значения таблицы ANOVA для быстрой проверки и обучения; для оценки статистической значимости требуется сравнение с F-распределением при выбранном уровне альфа.