Nasz innowacyjny kalkulator ANOVA pomaga szybko uzyskać jednokierunkowe i dwukierunkowe tabele ANOVA dla maksymalnie 10 grup. Tabele te zawierają wszystkie istotne informacje z zaobserwowanych danych, w tym sumę kwadratów, średnie kwadraty, stopień swobody i statystyki testowe.
„ANOVA oznacza analizę wariancji używaną do porównywania średnich trzech lub więcej grup”.
Jednokierunkowy kalkulator ANOVA działa poprzez podzielenie całkowitej wariancji danych próbki na dwie składowe: wariancję między grupami i wariancję wewnątrz grup.
Jest podzielony na części:
„Stosuje się to do porównania średnich trzech lub więcej grup w oparciu o pojedynczą niezależną zmienną”.
Charakterystyka:
Przykład:
Porównanie średniego wzrostu mężczyzn i kobiet.
„Stosuje się to do porównania średnich trzech lub więcej grup w oparciu o dwie niezależne zmienne”.
Charakterystyka:
Przykład:
Porównanie średnich wyników testów uczniów, którzy otrzymali różne rodzaje nauczania i różne poziomy korepetycji.
Kalkulator testu ANOVA wykorzystuje następujący wzór do podsumowania różnych składników.
F = MSB / MSW
Gdzie:
Tabela formuł analizy wariancji podsumowuje składniki służące do oceny statystyki F. Zwykle składa się z następujących elementów:
Źródło | Suma kwadratów | Średnie kwadraty | Stopnie swobody | Statystyki F |
Między grupami | SSB = &suma;i = 1k ni (X̄i - X̄)2 | MSG = SSG / (k - 1) | k - 1 | F = MSB/MSW |
W grupach | SSW = ∑i = 1K (ni – 1) Si2 | MSE = SSE / (n - k) | n - k | |
Łącznie | SST = SSB + SSW | Wariancja próbki = SS | n - 1 |
Wariancja między grupami: Rozbieżność między grupami jest miarą tego, jak różne są średnie grup.
Wariancja w obrębie grup: Wariancja w obrębie grup jest miarą tego, jak bardzo punkty danych w każdej grupie różnią się wokół średniej grupy.
Innowacyjny kalkulator tabelaryczny ANOVA wykorzystuje test do określenia wpływu zmiennych niezależnych na zmienną zależną. Należy wziąć pod uwagę kilka kroków:
Lekarz chce wiedzieć, jaka jest różnica w średniej skuteczności trzech różnych leków. Lekarz przypisał pacjentom losowe liczby, aby zmierzyć średnią skuteczność trzech leków.
Grupa nr 1: 11, 3, 4, 7, 8
Grupa nr 2: 0, 1, 12, 6, 3
Grupa nr 3: 6, 13, 8, 7, 5
Grupa 1 | Grupa 2 | Grupa 3 |
---|---|---|
11 | 0 | 6 |
3 | 1 | 13 |
4 | 12 | 8 |
7 | 6 | 7 |
8 | 3 | 5 |
∑Grupa 1 = 33 | ∑Grupa 2 = 22 | ∑Grupa 3 = 39 |
(Grupa 1)² | (Grupa 2)² | (Grupa 3)² |
---|---|---|
121 | 0 | 36 |
9 | 1 | 169 |
16 | 144 | 64 |
49 | 36 | 49 |
64 | 9 | 25 |
&suma;(Grupa1)² = 259 | &suma;(Grupa2)² = 190 | &suma;(Grupa3)² = 343 |
Podsumowanie danych | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|
Grupy | N | &suma;x | Średnia | ∑x² | Standardowe Dev. | Standardowe Błąd |
Grupa 1 | 5 | 33 | 6,6 | 259 | 3,2094 | 1,4353 |
Grupa 2 | 5 | 22 | 4,4 | 190 | 4,827 | 2,1587 |
Grupa 3 | 5 | 39 | 7,8 | 343 | 3,1145 | 1,3928 |
Razem | 15 | 94 | 6,2666666666667 | 792 |
Podsumowanie ANOVA | |||||
---|---|---|---|---|---|
Źródło | Stopnie swobody (DF) | Suma kwadratów (SS) | Średni kwadrat (MS) | Statystyka F | Wartość P |
Między grupami | 2 | 29,7333 | 14,8667 | 1.03 | |
W grupach | 12 | 173,2 | 14,4333 | ||
Razem | 14 | 202.9333 |
$$ SS_B = \sum^k_{i=1} n_i(\bar x_i - \bar x)^2 $$
$$ SS_B = 5 * (6.6 - 6.2666666666667)^2 + 5 * (4.4 - 6.2666666666667)^2 + 5 * (7.8 - 6.2666666666667)^2 $$
$$ SS_B = 29.7333 $$
$$ SS_W = \sum^k_{i=1} (n_i - 1)S_i^{\space 2} $$
$$ SS_W = (5 - 1) * (3,2094)^2 + (5 - 1) * (5,7966)^2 + 5 * (7,8 - 6,2666666666667)^2 $$
$$ SS_W = 173,2 $$
$$ SS_T = SS_B + SS_W $$
$$ SS_T = 29,7333 + 173,2 $$
$$ SS_T = 202,9333 $$
$$ MS_B = \dfrac{SS_B}{k - 1} $$
$$ MS_B = \dfrac{29.7333}{3 - 1} $$
$$ MS_B = \dfrac{29.7333}{2} $$
$$ MS_B = 14,8667 $$
$$ MS_W = \dfrac{SS_W}{N - k} $$
$$ MS_W = \dfrac{173.2}{15 - 3} $$
$$ MS_W = \dfrac{173.2}{12} $$
$$ MS_W = 14,4333 $$
$$ F = \dfrac{MS_B}{MS_W} $$
$$ F = \dfrac{14,8667}{14,4333} $$
$$ F = 1,03 $$
Nasz internetowy dwukierunkowy kalkulator ANOVA spełnia funkcję odzyskiwania danych, gdy hipoteza staje się wglądem, więc działa dobrze, gdy otrzymasz poniższe wartości:
Keep in touch
Contact Us© Copyright 2025 by calculatored.com