Analysis of variance (original) (raw)
في الإحصاءات، تحليل التباين (ANOVA) هو مجموعة من وما يرتبط بها من خطوات، والذي لوحظ فيها أن الفرق يكون في التقسيم إلى مكونات وذلك بسبب المختلفة. في أبسط الأشكال تعطي تحليل التباين ما إذا كان العديد من المجموعات كلها متساوية، ومن ثم لأكثر من مجموعتين.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | في الإحصاءات، تحليل التباين (ANOVA) هو مجموعة من وما يرتبط بها من خطوات، والذي لوحظ فيها أن الفرق يكون في التقسيم إلى مكونات وذلك بسبب المختلفة. في أبسط الأشكال تعطي تحليل التباين ما إذا كان العديد من المجموعات كلها متساوية، ومن ثم لأكثر من مجموعتين. (ar) En estadística, l'anàlisi de la variància (ANOVA, de l'anglès ANalysis Of VAriance) és un conjunt de models estadístics que s'utilitzen per analitzar les diferències entre les mitjanes de grups i els seus procediments associats desenvolupat per Ronald Fisher. En la configuració ANOVA, la variància observada en una variable concreta es divideix en components atribuïbles a diferents fonts de variació. En la forma més simple, l'ANOVA dona un test estadístic sobre si les mitjanes de diversos grups són iguals o no; per tant, generalitza el per a més de dos grups. Com que dur a terme tindria com a resultat un augment considerable de la probabilitat de cometre un error de tipus I, els ANOVA són útils per comparar (testejar) tres o més mitjanes (grups o variables) per a significació estadística. (ca) Analýza rozptylu (anglicky Analysis of variance - ANOVA) je metodou matematické statistiky, která umožňuje ověřit, zda na hodnotu náhodné veličiny pro určitého jedince má statisticky významný vliv hodnota některého znaku, který se u jedince dá pozorovat. Tento znak musí nabývat jen konečného počtu možných hodnot (nejméně dvou) a slouží k rozdělení jedinců do vzájemně porovnávaných skupin. hodnota znaku přitom nemá povahu míry. Je-li třeba vzít v úvahu i konkrétní kvantitativní hodnotu jako míru určitého znaku, použije se místo analýzy rozptylu . Analýza rozptylu je pro víc než jeden znak značně výpočetně náročná metoda a je pro ni téměř vždy potřeba počítač se speciálním statistickým softwarem. (cs) Als Varianzanalyse, kurz VA (englisch analysis of variance, kurz ANOVA), auch Streuungsanalyse oder Streuungszerlegung genannt, bezeichnet man eine große Gruppe datenanalytischer und strukturprüfender statistischer Verfahren, die zahlreiche unterschiedliche Anwendungen zulassen. Ihnen gemeinsam ist, dass sie Varianzen und Prüfgrößen berechnen, um Aufschlüsse über die hinter den Daten steckenden Gesetzmäßigkeiten zu erlangen. Die Varianz einer oder mehrerer Zielvariablen wird dabei durch den Einfluss einer oder mehrerer Einflussvariablen (Faktoren) erklärt. Die einfachste Form der Varianzanalyse testet den Einfluss einer einzelnen nominalskalierten auf eine intervallskalierte Variable, indem sie die Mittelwerte der abhängigen Variable innerhalb der durch die Kategorien der unabhängigen Variable definierten Gruppen vergleicht. Somit stellt die Varianzanalyse in ihrer einfachsten Form eine Alternative zum t-Test dar, die für Vergleiche zwischen mehr als zwei Gruppen geeignet ist. Varianzanalytische Modelle sind in der Regel spezielle lineare Regressionsmodelle. Das Verfahren der Varianzanalyse geht im Wesentlichen auf Ronald Aylmer Fisher zurück. (de) Analysis of variance (ANOVA) is a collection of statistical models and their associated estimation procedures (such as the "variation" among and between groups) used to analyze the differences among means. ANOVA was developed by the statistician Ronald Fisher. ANOVA is based on the law of total variance, where the observed variance in a particular variable is partitioned into components attributable to different sources of variation. In its simplest form, ANOVA provides a statistical test of whether two or more population means are equal, and therefore generalizes the t-test beyond two means. In other words, the ANOVA is used to test the difference between two or more means. (en) Ανάλυση Διακύμανσης ή Ανάλυση Διασποράς (ANOVA) ονομάζεται μια στατιστική μέθοδος , κατά την οποία, πραγματοποιείται με στόχο να ανιχνευθούν εάν υπάρχουν διαφορές στις μέσες τιμές περισσότερων από δύο πληθυσμών. Για να δοθεί απάντηση στο συγκεκριμένο ερώτημα, κατασκευάζουμε έναν έλεγχο υποθέσεων με μηδενική υπόθεση H0 ότι όλα τα δείγματα προέρχονται από πληθυσμούς με την ίδια μέση τιμή έναντι μιας εναλλακτικής υπόθεσης ότι τουλάχιστον δύο μέσες τιμές είναι διαφορετικές. Ουσιαστικά πρόκειται για μια γενίκευση του T-test που εφαρμόζεται σε δύο πληθυσμούς. Θεωρητικά, θα μπορούσαν να εφαρμοστούν πολλαπλοί ανεξάρτητοι έλεγχοι, αλλά η συγκεκριμένη μεθοδολογία δεν ενδείκνυται καθότι με αυτό τον τρόπο αυξάνεται η πιθανότητα να οδηγηθούμε σε σφάλμα τύπου Ι. Συνεπώς, η ANOVA είναι η κατάλληλη μεθοδολογία διότι, πρόκειται για συντομότερη διαδικασία ανάλυσης ενώ έχει και ακρίβεια διάγνωσης (el) Bariantza-analisia, labur eta nazioartean ANOVA (ingelesez, ANalysis Of VAriance) izenez ere ezaguna, fenomeno edo saiakuntza bateko aldakortasuna, bariantzaren bitartez zenbait zatitan bereizteko prozedura bat da, aldakortasuna kausa edo faktore jakinei egoztearren. Bariantza analisiak faktore eragileek dakarten gehikuntza (positiboa edo negatiboa) ere ematen du. Adibidez, zenbait makinak ekoiztutako elementuen iraupenari buruzko datuak erabiliz, bariantza analisiaren bitartez makina ezberdinek batez besteko iraupen ezberdina duten erabakitzen da, batez besteko hauen neurriarekin batera. Horretarako, makinek dakarten aldakortasunari dagokion bariantza, makinen arteko bariantza izenekoa, eta makinei ez dagokien aldakortasunari dagokion bariantza, errore esperimentala adierazten duen makinen barneko bariantza edo hondar bariantza izenekoa alderatzen dira. Makinen arteko bariantza makinen barneko bariantza baino nabarmen handiagoa bada, makina faktoreak ekoiztutako unitateen iraupenaren gainean eragina duela erabakitzen da. Bariantzak F hipotesi kontraste baten bitartez alderatzen dira. Bariantza analisia Ronald Fisher estatistikariak garatu zuen 1920 eta 1930 hamarkadetan, nekazaritza ikerketetan murgildurik zebilela. (eu) En statistique, l'analyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire). Ce test s'applique lorsque l'on mesure une ou plusieurs variables explicatives catégorielle (appelées alors facteurs de variabilité, leurs différentes modalités étant parfois appelées « niveaux ») qui ont de l'influence sur la loi d'une variable continue à expliquer. On parle d'analyse à un facteur lorsque l'analyse porte sur un modèle décrit par un seul facteur de variabilité, d'analyse à deux facteurs ou d'analyse multifactorielle sinon. (fr) En estadística, el análisis de la varianza (ANOVA por sus sigloides en inglés, ANalysis Of VAriance) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas. Se utiliza de forma intensiva en el análisis y diseño de experimentos para evaluar el efecto de tratamientos en la variabilidad de la variable respuesta. Desarrollada por el genetista R. A. Fisher en los años 1920 y 1930, se conoce también como "Anova de Fisher" o "análisis de varianza de Fisher" debido al uso de la distribución F de Fisher como parte del contraste de hipótesis. (es) Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Dalam literatur Indonesia metode ini dikenal dengan berbagai nama lain, seperti analisis ragam, sidik ragam, dan analisis variansi. Ia merupakan pengembangan dari , sehingga juga dipakai dalam pengambilan keputusan. Analisis varians pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher, bapak statistika modern. Dalam praktik, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering dipakai) maupun (estimation, khususnya di bidang genetika terapan). Secara umum, analisis varians menguji dua varians (atau ragam) berdasarkan hipotesis nol bahwa kedua varians itu sama. Varians pertama adalah varians antarcontoh (among samples) dan varians kedua adalah varians di dalam masing-masing contoh (within samples). Dengan ide semacam ini, analisis varians dengan dua contoh akan memberikan hasil yang sama dengan untuk dua rerata (mean). Supaya sahih (valid) dalam menafsirkan hasilnya, analisis varians menggantungkan diri pada empat asumsi yang harus dipenuhi dalam perancangan percobaan: 1. * Data berdistribusi normal, karena pengujiannya menggunakan uji F-Snedecor 2. * Varians atau ragamnya homogen, dikenal sebagai , karena hanya digunakan satu penduga (estimate) untuk varians dalam contoh 3. * Masing-masing contoh saling bebas, yang harus dapat diatur dengan perancangan percobaan yang tepat 4. * Komponen-komponen dalam modelnya bersifat aditif (saling menjumlah). Analisis varians relatif mudah dimodifikasi dan dapat dikembangkan untuk berbagai bentuk percobaan yang lebih rumit. Selain itu, analisis ini juga masih memiliki keterkaitan dengan analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di berbagai bidang, mulai dari eksperimen laboratorium hingga eksperimen periklanan, psikologi, dan kemasyarakatan. (in) 分散分析（ぶんさんぶんせき、英: analysis of variance、略称: ANOVA）は、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。 分散分析の最も単純な形は，2つ以上の標本の母集団が等しいかどうかを判断するt-検定であり、分散分析ではこれを一般化したものである。 統計学者で遺伝学者のロナルド・フィッシャーによって1920年代から1930年代にかけて基本手法が確立された。そのため「フィッシャーの分散分析」「フィッシャーのANOVA法」とも呼ばれる。 基本的な手法として、まず、データの分散成分の平方和を分解し、誤差による変動から要因効果による変動を分離する。次に、平方和を自由度で割ることで平均平方を算出する。そして、要因効果（または、交互作用）によって説明される平均平方を分子、誤差によって説明される平均平方を分母とすることでF値を計算する（F検定）。各効果の有意性については有意水準を設けて判定する。 交互作用の性質を詳しく調べるには、単純主効果の検定や交互作用対比を行うとよい。また、3つ以上の水準を持つ要因の効果が有意であったとき、具体的にどの群とどの群の間に差があったかを知るためには、多重比較を行う必要がある。したがって、分析の目的によっては、分散分析のみから結論が導かれるものではなく、これらの手法と組み合わせて用いることが肝要である。 分散分析には各種のモデルがあり、データの性質や要因計画の型、検証したい仮説に応じてそれらを使い分けることが適切な利用法である（一元配置分散分析・回帰分散分析・共分散分析など）。現在では、分散分析は一般線形モデル、構造方程式モデリングの一部として扱えることが判明しており、さらなる拡張も可能である（潜在変数に対する分散分析など）。 分散方法は、実験データの分析やモデルの開発によく用いられる。相関関係と比べると、数値変数でない変数を扱えるなどの利点がある。 (ja) 분산 분석(分散分析, analysis of variance, ANOVA, 또는 변량 분석)은 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 서로 비교하고자 할 때 집단 내의 분산, 총평균 그리고 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법이다. 통계학자이자 유전학자인 로날드 피셔(R.A. Fisher)에 의해 1920년대에서 1930년대에 걸쳐 만들어졌다. (ko) L'analisi della varianza (ANOVA, dall'inglese Analysis of Variance) è un insieme di tecniche statistiche facenti parte della statistica inferenziale che permettono di confrontare due o più gruppi di dati calcolando e confrontando la variabilità interna a questi gruppi con la variabilità tra i gruppi. L'analisi della varianza prevede una verifica di validità dell'ipotesi nulla, che prescrive che i dati di tutti i gruppi abbiano la stessa origine, ovvero la stessa distribuzione stocastica, e le differenze osservate tra i gruppi siano dovute solo al caso. Si tratta di tecniche usate soprattutto quando le variabili esplicative sono di tipo nominale (discreto); nulla impedisce di usarle anche in presenza di variabili esplicative di tipo ordinale o continuo, ma in questo caso si ha un'efficienza minore rispetto a tecniche alternative (ad esempio la regressione lineare). (it) Variantieanalyse, een begrip uit de statistiek, vaak aangeduid als ANOVA (van het Engelse Analysis of variance), is een toetsingsprocedure om na te gaan of de populatiegemiddelden van meer dan 2 groepen van elkaar verschillen. Het is in die zin een generalisatie van de t-toets voor twee steekproeven. De term variantieanalyse verwijst naar de uiteenlegging (analyse) van de totale variantie van de gemeten grootheid in twee delen, de variantie binnen de groepen (binnenvariantie) en de variantie tussen de groepen (tussenvariantie) die met elkaar vergeleken worden. De analysetechniek is bedacht door de Britse statisticus en geneticus Ronald Aylmer Fisher in de jaren 1920 - 1930. (nl) Analiza wariancji, ANOVA (od ang. analysis of variance) – metoda statystyczna służąca do badania obserwacji, które zależą od jednego lub wielu działających równocześnie czynników. Metoda ta wyjaśnia, z jakim prawdopodobieństwem wyodrębnione czynniki mogą być powodem różnic między obserwowanymi średnimi grupowymi. Analiza wariancji została stworzona w 1927 roku przez Ronalda Fishera. Modele analizy wariancji można podzielić na: * modele jednoczynnikowe – wpływ każdego czynnika jest rozpatrywany oddzielnie, tą klasą zagadnień zajmuje się jednoczynnikowa analiza wariancji * modele wieloczynnikowe – wpływ różnych czynników jest rozpatrywany łącznie, tą klasą zagadnień zajmuje się wieloczynnikowa analiza wariancji. Według kryterium podział modeli przebiega następująco: * model efektów stałych – obserwacje są z góry podzielone na kategorie * model efektów losowych – kategorie mają charakter losowy * model mieszany – część kategorii jest ustalona, a część losowa. (pl) Análise de variância é a técnica estatística que permite avaliar afirmações sobre as médias de populações . A análise visa, fundamentalmente, verificar se existe uma diferença significativa entre as médias e se os fatores exercem influência em alguma variável dependente. (pt) Variansanalys (eller ANOVA från engelskans analysis of variance) är en samling statistiska metoder för hypotesprövning. Variansanalys kan användas för att undersöka skillnader i medelvärde och varians mellan två eller fler populationer. Post hoc-tester Används om ANOVAN är signifikant och man vill veta var de signifikanta skillnaderna finns någonstans. * Fischers LSD (Least Significant Difference): Används om antal grupper är >3 * Tukeys HSD (Honest Significant Difference): Konservativ. Har låg power. * REGWQ: Mindre konservativ än Tukey, har högre power. * Scheffé: Väldigt konservativ. Ökänt svårt att hitta signifikans. Passar bra för data med olika stora grupper. * Dunnet: Parvisa jämförelser mellan specifik grupp och alla andra kontrollgrupper. (sv) Дисперсійний аналіз (англ. analysis of variance (ANOVA)) являє собою статистичний метод аналізу результатів, які залежать від якісних ознак.Кожен фактор може бути дискретною чи неперервною випадковою змінною, яку розділяють на декілька сталих рівнів (градацій, інтервалів). Якщо кількість вимірювань (проб, даних) на всіх рівнях кожного з факторів однакова, то дисперсійний аналіз називають рівномірним, інакше — нерівномірним.В основі дисперсійного аналізу є такий принцип (факт з математичної статистики): якщо на випадкову величину діють взаємно незалежні фактори A, B, …, то загальна дисперсія дорівнює сумі дисперсій, зумовлених дією окремо кожного з факторів: (uk) Дисперсионный анализ — метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance). (ru) 變異數分析（英語：Analysis of variance，簡稱ANOVA）為資料分析中常見的統計模型，主要為探討連續型（Continuous）資料型態之因变量（Dependent variable）與類別型資料型態之自变量（Independent variable）的關係，當自變項的因子中包含等於或超過三個類別情況下，檢定其各類別間平均數是否相等的統計模式，廣義上可將T檢定中變異數相等（Equality of variance）的合併T檢定（Pooled T-test）視為是變異數分析的一種，基於T檢定為分析兩組平均數是否相等，並且採用相同的計算概念，而實際上當變異數分析套用在合併T檢定的分析上時，產生的F值則會等於T檢定的平方項。 變異數分析依靠F-分布為機率分布的依據，利用平方和（Sum of square）與自由度（Degree of freedom）所計算的組間與組內均方（Mean of square）估計出F值，若有顯著差異則考量進行或稱多重比較（Multiple comparison），較常見的為(事後比較法)、與邦費羅尼校正，用於探討其各組之間的差異為何。 在變異數分析的基本運算概念下，依照所感興趣的因子數量而可分為單因子變異數分析、雙因子變異數分析、多因子變異數分析三大類，依照因子的特性不同而有三種型態，固定效應變異數分析（fixed-effect analysis of variance）、隨機效應變異數分析（random-effect analysis of variance）與混合效應變異數分析（Mixed-effect analaysis of variance），然而第三種型態在後期發展上被認為是Mixed model的分支，關於更進一步的探討可參考Mixed model的部份。 變異數分析優於兩組比較的T檢定之處，在於後者會導致多重比較（multiple comparisons）的問題而致使第一型錯誤（Type one error）的機會增高，因此比較多組平均數是否有差異則是變異數分析的主要命題。 在统计学中，方差分析（ANOVA）是一系列统计模型及其相关的过程总称，其中某一变量的方差可以分解为归属于不同变量来源的部分。其中最简单的方式中，方差分析的统计测试能够说明几组数据的平均值是否相等，因此得到两组的T檢定。在做多组双变量T檢定的时候，错误的機率会越来越大，特别是第一型錯誤，因此方差分析只在二到四组平均值的时候比较有效。 (zh) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Anova,_no_fit..png?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | https://archive.org/details/blockdesignsrand0002cali http://wiki.stat.ucla.edu/socr/index.php/AP_Statistics_Curriculum_2007_ANOVA_1Way http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc43.htm http://www.library.adelaide.edu.au/digitised/fisher/15.pdf https://web.archive.org/web/20010612211752/http:/www.library.adelaide.edu.au/digitised/fisher/15.pdf https://web.archive.org/web/20150405053021/http:/biostat.katerynakon.in.ua/en/multiplegroups/anova.html https://archive.org/details/historyofstatist00stig https://archive.org/details/statisticalmetho0000howe https://cran.r-project.org/web/packages/onewaytests/index.html https://www.southampton.ac.uk/~cpd/anovas/datasets/index.htm http://www.maths.qmul.ac.uk/~rab/DOEbook |
| dbo:wikiPageID | 634 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 55073 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1108648312 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Carl_Friedrich_Gauss dbr:Probability_distribution dbr:Ronald_Fisher dbr:Survey_sampling dbr:Nonparametric dbr:SOCR dbr:Permutation_test dbr:Variance dbr:Degrees_of_freedom_(statistics) dbr:Duncan's_new_multiple_range_test dbr:Interaction_(statistics) dbr:Null_hypothesis dbr:Compact_Letter_Display_(CLD) dbr:Analysis_of_covariance dbr:Analysis_of_molecular_variance dbr:Analysis_of_rhythmic_variance dbc:Parametric_statistics dbr:Mean dbr:Chi-squared_distribution dbr:General_linear_model dbr:Mixed-design_analysis_of_variance dbr:Multivariate_analysis_of_covariance dbr:Statistician dbr:R_package dbr:Contraposition dbr:Homoscedasticity dbr:Logarithm dbr:Statistical_model dbr:Student's_t-test dbr:Friedman_test dbr:Functional_equation dbr:Identifiability dbr:P-value dbr:Observational_study dbr:One-hot dbc:Design_of_experiments dbr:Tukey's_range_test dbr:Errors_and_residuals_in_statistics dbr:Law_of_total_variance dbr:Least_squares dbr:Linear_model dbr:Linear_regression dbr:Linear_trend_estimation dbr:Statistical_Methods_for_Research_Workers dbr:A_priori_and_a_posteriori dbr:Alternative_hypothesis dbr:F-distribution dbr:F-test dbr:Falsifiability dbr:Normal_distribution dbr:Oscar_Kempthorne dbr:Dependent_variable dbr:Rothamsted_Experimental_Station dbr:Random_variable dbr:Randomized_controlled_trial dbr:Residual_(statistics) dbr:Response_variable dbr:Statistical_power dbr:ANOVA-simultaneous_component_analysis dbr:Iowa_State_University dbr:ANOVA_on_ranks dbc:Analysis_of_variance dbc:Statistical_tests dbr:Charles_Sanders_Peirce dbr:Jerzy_Neyman dbr:Blocking_(statistics) dbr:Coding_(social_sciences) dbr:Tukey's_test_of_additivity dbr:Pierre-Simon_Laplace dbr:Random_assignment dbr:Longitudinal_study dbr:Uniformly_most_powerful_test dbr:Expected_mean_squares dbr:Explained_variation dbr:Factorial_experiment dbr:One-way_analysis_of_variance dbr:Multiple_comparisons_problem dbr:Multivariate_analysis_of_variance dbr:Permutational_analysis_of_variance dbr:Personal_equation dbr:The_Correlation_Between_Relatives_on_the_Supposition_of_Mendelian_Inheritance dbr:Kruskal–Wallis_test dbr:Post-hoc_analysis dbr:Variance_decomposition dbr:Statistical_independence dbr:Statistical_test dbr:Francis_J._Anscombe dbr:One-way_ANOVA dbr:David_A._Freedman_(statistician) dbr:David_R._Cox dbr:Repeated_measures dbr:Sum_of_squares_(statistics) dbr:Experimental_design dbr:Nancy_M._Reid dbr:T-test dbr:File:ANOVA_fair_fit.jpg dbr:File:ANOVA_very_good_fit.jpg dbr:File:Anova,_no_fit..png dbr:File:Effect_size.png dbr:File:Fixed_effects_vs_Random_effects.pdf |
| dbp:colwidth | 25 (xsd:integer) |
| dbp:small | yes (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Citation_needed dbt:Cite_book dbt:Cite_journal dbt:Commons_category dbt:Div_col dbt:Div_col_end dbt:ISBN dbt:Main dbt:Math dbt:Pb dbt:Portal dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Short_description dbt:TOC_limit dbt:Use_dmy_dates dbt:Verify_source dbt:Wikiversity dbt:Experimental_design dbt:Further_cleanup dbt:Least_squares_and_regression_analysis dbt:Public_health dbt:Statistics |
| dct:isPartOf | http://zbw.eu/stw/mapping/dbpedia/target |
| dct:subject | dbc:Parametric_statistics dbc:Design_of_experiments dbc:Analysis_of_variance dbc:Statistical_tests |
| gold:hypernym | dbr:Collection |
| rdf:type | owl:Thing dbo:Book |
| rdfs:comment | في الإحصاءات، تحليل التباين (ANOVA) هو مجموعة من وما يرتبط بها من خطوات، والذي لوحظ فيها أن الفرق يكون في التقسيم إلى مكونات وذلك بسبب المختلفة. في أبسط الأشكال تعطي تحليل التباين ما إذا كان العديد من المجموعات كلها متساوية، ومن ثم لأكثر من مجموعتين. (ar) En estadística, l'anàlisi de la variància (ANOVA, de l'anglès ANalysis Of VAriance) és un conjunt de models estadístics que s'utilitzen per analitzar les diferències entre les mitjanes de grups i els seus procediments associats desenvolupat per Ronald Fisher. En la configuració ANOVA, la variància observada en una variable concreta es divideix en components atribuïbles a diferents fonts de variació. En la forma més simple, l'ANOVA dona un test estadístic sobre si les mitjanes de diversos grups són iguals o no; per tant, generalitza el per a més de dos grups. Com que dur a terme tindria com a resultat un augment considerable de la probabilitat de cometre un error de tipus I, els ANOVA són útils per comparar (testejar) tres o més mitjanes (grups o variables) per a significació estadística. (ca) Analysis of variance (ANOVA) is a collection of statistical models and their associated estimation procedures (such as the "variation" among and between groups) used to analyze the differences among means. ANOVA was developed by the statistician Ronald Fisher. ANOVA is based on the law of total variance, where the observed variance in a particular variable is partitioned into components attributable to different sources of variation. In its simplest form, ANOVA provides a statistical test of whether two or more population means are equal, and therefore generalizes the t-test beyond two means. In other words, the ANOVA is used to test the difference between two or more means. (en) 분산 분석(分散分析, analysis of variance, ANOVA, 또는 변량 분석)은 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 서로 비교하고자 할 때 집단 내의 분산, 총평균 그리고 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법이다. 통계학자이자 유전학자인 로날드 피셔(R.A. Fisher)에 의해 1920년대에서 1930년대에 걸쳐 만들어졌다. (ko) Variantieanalyse, een begrip uit de statistiek, vaak aangeduid als ANOVA (van het Engelse Analysis of variance), is een toetsingsprocedure om na te gaan of de populatiegemiddelden van meer dan 2 groepen van elkaar verschillen. Het is in die zin een generalisatie van de t-toets voor twee steekproeven. De term variantieanalyse verwijst naar de uiteenlegging (analyse) van de totale variantie van de gemeten grootheid in twee delen, de variantie binnen de groepen (binnenvariantie) en de variantie tussen de groepen (tussenvariantie) die met elkaar vergeleken worden. De analysetechniek is bedacht door de Britse statisticus en geneticus Ronald Aylmer Fisher in de jaren 1920 - 1930. (nl) Análise de variância é a técnica estatística que permite avaliar afirmações sobre as médias de populações . A análise visa, fundamentalmente, verificar se existe uma diferença significativa entre as médias e se os fatores exercem influência em alguma variável dependente. (pt) Дисперсійний аналіз (англ. analysis of variance (ANOVA)) являє собою статистичний метод аналізу результатів, які залежать від якісних ознак.Кожен фактор може бути дискретною чи неперервною випадковою змінною, яку розділяють на декілька сталих рівнів (градацій, інтервалів). Якщо кількість вимірювань (проб, даних) на всіх рівнях кожного з факторів однакова, то дисперсійний аналіз називають рівномірним, інакше — нерівномірним.В основі дисперсійного аналізу є такий принцип (факт з математичної статистики): якщо на випадкову величину діють взаємно незалежні фактори A, B, …, то загальна дисперсія дорівнює сумі дисперсій, зумовлених дією окремо кожного з факторів: (uk) Дисперсионный анализ — метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance). (ru) Analýza rozptylu (anglicky Analysis of variance - ANOVA) je metodou matematické statistiky, která umožňuje ověřit, zda na hodnotu náhodné veličiny pro určitého jedince má statisticky významný vliv hodnota některého znaku, který se u jedince dá pozorovat. Tento znak musí nabývat jen konečného počtu možných hodnot (nejméně dvou) a slouží k rozdělení jedinců do vzájemně porovnávaných skupin. hodnota znaku přitom nemá povahu míry. Je-li třeba vzít v úvahu i konkrétní kvantitativní hodnotu jako míru určitého znaku, použije se místo analýzy rozptylu . (cs) Ανάλυση Διακύμανσης ή Ανάλυση Διασποράς (ANOVA) ονομάζεται μια στατιστική μέθοδος , κατά την οποία, πραγματοποιείται με στόχο να ανιχνευθούν εάν υπάρχουν διαφορές στις μέσες τιμές περισσότερων από δύο πληθυσμών. Για να δοθεί απάντηση στο συγκεκριμένο ερώτημα, κατασκευάζουμε έναν έλεγχο υποθέσεων με μηδενική υπόθεση H0 ότι όλα τα δείγματα προέρχονται από πληθυσμούς με την ίδια μέση τιμή έναντι μιας εναλλακτικής υπόθεσης ότι τουλάχιστον δύο μέσες τιμές είναι διαφορετικές. Ουσιαστικά πρόκειται για μια γενίκευση του T-test που εφαρμόζεται σε δύο πληθυσμούς. Θεωρητικά, θα μπορούσαν να εφαρμοστούν πολλαπλοί ανεξάρτητοι έλεγχοι, αλλά η συγκεκριμένη μεθοδολογία δεν ενδείκνυται καθότι με αυτό τον τρόπο αυξάνεται η πιθανότητα να οδηγηθούμε σε σφάλμα τύπου Ι. Συνεπώς, η ANOVA είναι η κατάλληλη μεθοδ (el) Als Varianzanalyse, kurz VA (englisch analysis of variance, kurz ANOVA), auch Streuungsanalyse oder Streuungszerlegung genannt, bezeichnet man eine große Gruppe datenanalytischer und strukturprüfender statistischer Verfahren, die zahlreiche unterschiedliche Anwendungen zulassen. (de) Bariantza-analisia, labur eta nazioartean ANOVA (ingelesez, ANalysis Of VAriance) izenez ere ezaguna, fenomeno edo saiakuntza bateko aldakortasuna, bariantzaren bitartez zenbait zatitan bereizteko prozedura bat da, aldakortasuna kausa edo faktore jakinei egoztearren. Bariantza analisiak faktore eragileek dakarten gehikuntza (positiboa edo negatiboa) ere ematen du. Adibidez, zenbait makinak ekoiztutako elementuen iraupenari buruzko datuak erabiliz, bariantza analisiaren bitartez makina ezberdinek batez besteko iraupen ezberdina duten erabakitzen da, batez besteko hauen neurriarekin batera. Horretarako, makinek dakarten aldakortasunari dagokion bariantza, makinen arteko bariantza izenekoa, eta makinei ez dagokien aldakortasunari dagokion bariantza, errore esperimentala adierazten duen makine (eu) En estadística, el análisis de la varianza (ANOVA por sus sigloides en inglés, ANalysis Of VAriance) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas. Se utiliza de forma intensiva en el análisis y diseño de experimentos para evaluar el efecto de tratamientos en la variabilidad de la variable respuesta. (es) Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Dalam literatur Indonesia metode ini dikenal dengan berbagai nama lain, seperti analisis ragam, sidik ragam, dan analisis variansi. Ia merupakan pengembangan dari , sehingga juga dipakai dalam pengambilan keputusan. Analisis varians pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher, bapak statistika modern. Dalam praktik, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering dipakai) maupun (estimation, khususnya di bidang genetika terapan). (in) En statistique, l'analyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire). (fr) 分散分析（ぶんさんぶんせき、英: analysis of variance、略称: ANOVA）は、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。 分散分析の最も単純な形は，2つ以上の標本の母集団が等しいかどうかを判断するt-検定であり、分散分析ではこれを一般化したものである。 統計学者で遺伝学者のロナルド・フィッシャーによって1920年代から1930年代にかけて基本手法が確立された。そのため「フィッシャーの分散分析」「フィッシャーのANOVA法」とも呼ばれる。 基本的な手法として、まず、データの分散成分の平方和を分解し、誤差による変動から要因効果による変動を分離する。次に、平方和を自由度で割ることで平均平方を算出する。そして、要因効果（または、交互作用）によって説明される平均平方を分子、誤差によって説明される平均平方を分母とすることでF値を計算する（F検定）。各効果の有意性については有意水準を設けて判定する。 分散方法は、実験データの分析やモデルの開発によく用いられる。相関関係と比べると、数値変数でない変数を扱えるなどの利点がある。 (ja) L'analisi della varianza (ANOVA, dall'inglese Analysis of Variance) è un insieme di tecniche statistiche facenti parte della statistica inferenziale che permettono di confrontare due o più gruppi di dati calcolando e confrontando la variabilità interna a questi gruppi con la variabilità tra i gruppi. L'analisi della varianza prevede una verifica di validità dell'ipotesi nulla, che prescrive che i dati di tutti i gruppi abbiano la stessa origine, ovvero la stessa distribuzione stocastica, e le differenze osservate tra i gruppi siano dovute solo al caso. (it) Analiza wariancji, ANOVA (od ang. analysis of variance) – metoda statystyczna służąca do badania obserwacji, które zależą od jednego lub wielu działających równocześnie czynników. Metoda ta wyjaśnia, z jakim prawdopodobieństwem wyodrębnione czynniki mogą być powodem różnic między obserwowanymi średnimi grupowymi. Analiza wariancji została stworzona w 1927 roku przez Ronalda Fishera. Modele analizy wariancji można podzielić na: Według kryterium podział modeli przebiega następująco: (pl) Variansanalys (eller ANOVA från engelskans analysis of variance) är en samling statistiska metoder för hypotesprövning. Variansanalys kan användas för att undersöka skillnader i medelvärde och varians mellan två eller fler populationer. Post hoc-tester Används om ANOVAN är signifikant och man vill veta var de signifikanta skillnaderna finns någonstans. (sv) 變異數分析（英語：Analysis of variance，簡稱ANOVA）為資料分析中常見的統計模型，主要為探討連續型（Continuous）資料型態之因变量（Dependent variable）與類別型資料型態之自变量（Independent variable）的關係，當自變項的因子中包含等於或超過三個類別情況下，檢定其各類別間平均數是否相等的統計模式，廣義上可將T檢定中變異數相等（Equality of variance）的合併T檢定（Pooled T-test）視為是變異數分析的一種，基於T檢定為分析兩組平均數是否相等，並且採用相同的計算概念，而實際上當變異數分析套用在合併T檢定的分析上時，產生的F值則會等於T檢定的平方項。 變異數分析依靠F-分布為機率分布的依據，利用平方和（Sum of square）與自由度（Degree of freedom）所計算的組間與組內均方（Mean of square）估計出F值，若有顯著差異則考量進行或稱多重比較（Multiple comparison），較常見的為(事後比較法)、與邦費羅尼校正，用於探討其各組之間的差異為何。 (zh) |
| rdfs:label | Analysis of variance (en) تحليل التباين (ar) Anàlisi de la variància (ca) Analýza rozptylu (cs) Varianzanalyse (de) Ανάλυση διακύμανσης (el) Análisis de la varianza (es) Bariantza-analisi (eu) Analyse de la variance (fr) Analisis varians (in) Analisi della varianza (it) 分散分析 (ja) 분산 분석 (ko) Variantieanalyse (nl) Analiza wariancji (pl) Análise de variância (pt) Variansanalys (sv) Дисперсионный анализ (ru) Дисперсійний аналіз (uk) 方差分析 (zh) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Lack-of-fit_sum_of_squares dbr:Shapiro–Wilk_test dbr:Random_assignment |
| owl:sameAs | freebase:Analysis of variance wikidata:Analysis of variance dbpedia-ar:Analysis of variance dbpedia-az:Analysis of variance dbpedia-bg:Analysis of variance dbpedia-ca:Analysis of variance dbpedia-cs:Analysis of variance dbpedia-de:Analysis of variance dbpedia-el:Analysis of variance dbpedia-es:Analysis of variance dbpedia-et:Analysis of variance dbpedia-eu:Analysis of variance dbpedia-fa:Analysis of variance dbpedia-fi:Analysis of variance dbpedia-fr:Analysis of variance dbpedia-gl:Analysis of variance http://gu.dbpedia.org/resource/અંતરનું_વિશ્લેષણ dbpedia-he:Analysis of variance http://hi.dbpedia.org/resource/भिन्नता_का_विश्लेषण dbpedia-hu:Analysis of variance http://hy.dbpedia.org/resource/Դիսպերս_վերլուծություն dbpedia-id:Analysis of variance dbpedia-it:Analysis of variance dbpedia-ja:Analysis of variance http://jv.dbpedia.org/resource/Analisis_varians dbpedia-ko:Analysis of variance http://lv.dbpedia.org/resource/Dispersiju_analīze dbpedia-mk:Analysis of variance dbpedia-ms:Analysis of variance http://my.dbpedia.org/resource/ANOVA dbpedia-nl:Analysis of variance dbpedia-nn:Analysis of variance dbpedia-no:Analysis of variance dbpedia-pl:Analysis of variance dbpedia-pt:Analysis of variance dbpedia-ru:Analysis of variance dbpedia-sl:Analysis of variance http://su.dbpedia.org/resource/Analisis_varian dbpedia-sv:Analysis of variance dbpedia-sw:Analysis of variance http://ta.dbpedia.org/resource/மாறும்_அளவுப்_பகுப்பாய்வு http://tg.dbpedia.org/resource/Таҳлили_варионс http://tl.dbpedia.org/resource/Analisis_ng_bariansa dbpedia-tr:Analysis of variance dbpedia-uk:Analysis of variance http://uz.dbpedia.org/resource/Dispersion_analiz dbpedia-zh:Analysis of variance https://global.dbpedia.org/id/3uwtm |
| skos:exactMatch | http://zbw.eu/stw/descriptor/15350-5 |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Analysis_of_variance?oldid=1108648312&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/ANOVA_fair_fit.jpg wiki-commons:Special:FilePath/ANOVA_very_good_fit.jpg wiki-commons:Special:FilePath/Anova,_no_fit..png wiki-commons:Special:FilePath/Effect_size.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Analysis_of_variance |
| is dbo:academicDiscipline of | dbr:Rosemary_A._Bailey |
| is dbo:knownFor of | dbr:Ronald_Fisher dbr:Oscar_Kempthorne |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:AOV |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Factorial_ANOVA dbr:Analysis_of_Variance dbr:ANOVA dbr:Analysis_of_variance/Degrees_of_freedom dbr:Analysis_of_variance/Fixed_effects_model dbr:Analysis_of_variance/Random_effects_models dbr:AN.O.VA. dbr:ANOVA/DegreesOfFreedom dbr:ANOVA/Fixed dbr:ANOVA/Random dbr:Annova dbr:Variance_analysis dbr:ANOVAR dbr:Anova dbr:Multi-factor_analysis_of_variance |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Psychology dbr:Ronald_Fisher dbr:Rosemary_A._Bailey dbr:Samuel_Greenhouse dbr:Factorial_ANOVA dbr:List_of_academic_fields dbr:Moderation_(statistics) dbr:Multivariate_statistics dbr:MUSHRA dbr:Metabolomics dbr:Methodological_advisor dbr:Testing_hypotheses_suggested_by_the_data dbr:ProStat dbr:John_Nelder dbr:Perfluorooctanoic_acid dbr:Richard_Crutchfield dbr:Variance dbr:Variance-stabilizing_transformation dbr:Degrees_of_freedom_(statistics) dbr:Design_of_experiments dbr:Design–Expert dbr:Durbin_test dbr:Dyadic_developmental_psychotherapy dbr:Industrial_and_organizational_psychology dbr:Interaction_(statistics) dbr:Intraclass_correlation dbr:Jamovi dbr:Prehistory_of_Corsica dbr:Levene's_test dbr:Likert_scale dbr:List_of_partition_topics dbr:List_of_probability_distributions dbr:List_of_research_methods_in_biology dbr:Power_of_a_test dbr:Scheffé's_method dbr:Two-way_analysis_of_variance dbr:Confidence_interval dbr:Analysis dbr:Analysis_of_similarities dbr:SAS_(software) dbr:SOFA_Statistics dbr:Chi-squared_distribution dbr:Generalizability_theory dbr:Generalized_randomized_block_design dbr:Organizational_behavior dbr:Multi-vari_chart dbr:Segmented_regression dbr:Repeated_measures_design dbr:Quantitative_Descriptive_Analysis dbr:Seasonal_effects_on_suicide_rates dbr:Claus_Moser,_Baron_Moser dbr:Frank_Anscombe dbr:Genome-wide_complex_trait_analysis dbr:George_W._Snedecor dbr:Glossary_of_probability_and_statistics dbr:Misuse_of_statistics dbr:Concepts_and_Techniques_in_Modern_Geography dbr:Contrast_(statistics) dbr:Convergent_thinking dbr:Correlation_ratio dbr:Crossover_study dbr:Lack-of-fit_sum_of_squares dbr:Principle_of_marginality dbr:SegReg dbr:Statistical_inference dbr:Optimal_design dbr:Optimal_discriminant_analysis_and_classification_tree_analysis dbr:Anthony_James_Barr dbr:Analysis_of_Variance dbr:Statgraphics dbr:Statistics dbr:Student's_t-test dbr:Studentized_range_distribution dbr:Compact_letter_display dbr:Compassion_fade dbr:Completely_randomized_design dbr:Empirical_research dbr:Frank_Yates dbr:Krippendorff's_alpha dbr:Main_effect dbr:Stirrup_jar dbr:Substance_dependence dbr:Total_least_squares dbr:Total_sum_of_squares dbr:Mathematical_and_theoretical_biology dbr:Mathematical_psychology dbr:Mating_design dbr:Mean_square dbr:Measurement_invariance dbr:WINdows_KwikStat dbr:Drug_rehabilitation dbr:Circularity dbr:Hartley's_test dbr:Leadership_studies dbr:Linear_discriminant_analysis dbr:Linear_regression dbr:Lisa_Lix dbr:Location_test dbr:Logical_matrix dbr:Statistical_Methods_for_Research_Workers dbr:Noncentral_F-distribution dbr:ANOVA dbr:ANOVA–simultaneous_component_analysis dbr:Analysis_of_variance/Degrees_of_freedom dbr:Analysis_of_variance/Fixed_effects_model dbr:Analysis_of_variance/Random_effects_models dbr:F-distribution dbr:F-test dbr:Bartlett's_test dbr:Normal_distribution dbr:Oscar_Kempthorne dbr:Parapapio dbr:Ceiling_effect_(statistics) dbr:Did_not_finish dbr:Founders_of_statistics dbr:Glossary_of_experimental_design dbr:Goodness_of_fit dbr:History_of_scientific_method dbr:History_of_statistics dbr:List_of_English_inventions_and_discoveries dbr:List_of_MeSH_codes_(E05) dbr:List_of_MeSH_codes_(G03) dbr:List_of_MeSH_codes_(H01) dbr:List_of_MeSH_codes_(N05) dbr:AN.O.VA. dbr:ANOVA/DegreesOfFreedom dbr:ANOVA/Fixed dbr:ANOVA/Random dbr:AOV dbr:JASP dbr:Jacob_O._Wobbrock dbr:Count_data dbr:Terry_Speed dbr:Sums_of_powers dbr:Standard_normal_deviate dbr:A2LL dbr:ANOVA_gauge_R&R dbr:ANOVA_on_ranks dbr:Charles_Sanders_Peirce dbr:Block_design dbr:Cochran's_theorem dbr:Henry_Mann dbr:Heritability dbr:Homoscedasticity_and_heteroscedasticity dbr:Jean-Dominique_Lebreton dbr:Tukey's_test_of_additivity dbr:Mixed_model dbr:The_Apportionment_of_Human_Diversity dbr:Association_scheme dbr:IBM_Db2 dbr:Kleiber's_law dbr:Microsoft_Excel dbr:Omnibus_test dbr:Ordinal_data dbr:Casio_Algebra_FX_Series dbr:Certified_reference_materials dbr:Seymour_Geisser dbr:Lord's_paradox dbr:Mean_squared_error dbr:Round-robin_test dbr:Squared_deviations_from_the_mean dbr:Six_Sigma dbr:Structured_Inventory_of_Malingered_Symptomatology dbr:Nesplora_Aula_(test) dbr:Newman–Keuls_method dbr:Expected_mean_squares dbr:Explained_variation dbr:Factorial_experiment dbr:List_of_statistics_articles dbr:Lambda_distribution dbr:One-way_analysis_of_variance dbr:Restricted_randomization dbr:Statistical_hypothesis_testing dbr:Ruth_Geyer_Shaw dbr:Variance_decomposition_of_forecast_errors dbr:Rodger's_method dbr:Scheirer–Ray–Hare_test dbr:Multiple_comparisons_problem dbr:Multivariate_analysis_of_variance dbr:Sequence_analysis_in_social_sciences dbr:Summary_statistics dbr:Taguchi_methods dbr:Performance_effects dbr:Permutational_analysis_of_variance dbr:Unistat dbr:Sum_of_squares dbr:Outline_of_formal_science dbr:Outline_of_statistics dbr:PSI-Plot dbr:Annova dbr:Skewness_risk dbr:Working–Hotelling_procedure dbr:Variance_analysis dbr:ANOVAR dbr:Anova dbr:Multi-factor_analysis_of_variance |
| is dbp:fields of | dbr:Rosemary_A._Bailey |
| is dbp:knownFor of | dbr:Ronald_Fisher |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Analysis_of_variance |
