विचरण कैलकुलेटर का एक तरीका विश्लेषण

के बारे में अधिक एक-तरफ़ा एनोवा टेस्ट तो आप इस सॉल्वर द्वारा दिए गए परिणामों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।सबसे पहले, एनोवा या संस्करणों का विश्लेषण सांख्यिकीय में सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में से एक है।इसका कारण यह है कि भिन्नता के विभिन्न विभिन्न स्रोतों में कुल भिन्नता को तोड़कर, भिन्नता प्रदर्शित नमूनों का विश्लेषण करने के मूल में जाता है।

ANOVA का सबसे बुनियादी उपयोग कई समूहों (2 या अधिक) के लिए आबादी के बीच अंतर के लिए परीक्षण करना है।आइए हम याद करते हैं कि दो समूहों के साधनों की तुलना करने के लिए एक टी-टेस्ट का उपयोग किया जाता है, इसलिए फिर एनोवा कुछ प्रकार का एक्सटेंशन है जो दो या अधिक समूहों के लिए तुलना करने की अनुमति देता है।

किसी भी अन्य परिकल्पना परीक्षण के साथ, एनोवा एक अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पना का उपयोग करता है।अशक्त परिकल्पना एक कथन है जो दावा करता है कि सभी जनसंख्या का मतलब समान है, और वैकल्पिक परिकल्पना परिकल्पना है कि सभी साधन समान नहीं हैं (निरीक्षण करें कि इसका मतलब यह नहीं है कि सभी साधन असमान हैं, इसका मतलब है कि अल कम से कम एक जोड़ी का मतलब है।असमान है)।

आप एनोवा की गणना कैसे करते हैं?

एनोवा परीक्षण चलाना किसी भी अन्य पैरामीट्रिक परीक्षण को चलाने जैसा है, और आपको तब कुछ मान्यताओं को पूरा करने की आवश्यकता होगी।एक तरफ़ा एनोवा करने के लिए आवश्यक मुख्य धारणाएं हैं:

• The dependent variable (DV) needs to be measured at least at the interval level


• The groups must come from normally distributed populations


• समूहों को सामान्य रूप से आबादी के साथ आम तौर पर आबादी से आना चाहिए

यदि एनोवा के परिणाम महत्वपूर्ण हैं, तो यह है, अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है, हम एक प्रदर्शन कर सकते हैं बाद की परीक्षा to assess exactly which pairs differ significantly. Examples of Post-Hoc tests are Fisher's LSD, Tukey's test, Bonferroni correction, etc.

The null hypothesis of an ANOVA test are rejected when the च-आँकड़े के मूल्य से अधिक है तंग यह गणना की जाती है, स्वतंत्रता की संबंधित डिग्री के आधार पर।

जब आपके पास k समूह और n का कुल नमूना आकार होता है, तो स्वतंत्रता के अंश की डिग्री dfn = k - 1 होती है, और स्वतंत्रता की हर डिग्री dfd = n - k - 2 होती है।

When some of the assumption are not met (specifically the second are third), there are corrective options for some more robust statistics. When there are serious violations to the assumptions, it would be more appropriate to use a non-parametric alternative, like Kruskal-Wallis' Test.

This ANOVA calculator with steps provides you with enough information to reject or to fail to reject the null hypothesis, based on the F-ratio that is computed. If the null hypothesis is computed, you will need to conduct a Post-Hoc test.

इसके बजाय एक टी-टेस्ट का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है

दो स्वतंत्र नमूना टी-परीक्षणों को दो समूहों के बीच तुलना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।जब आपके पास दो से अधिक समूह होते हैं, तो तुलना करने का एकमात्र तरीका कई जोड़ीदार तुलनाओं का संचालन करना है।

उन जोड़ीदार तुलनाओं में से प्रत्येक में एक प्रकार I त्रुटि की एक निश्चित संभावना होती है, इसलिए परिवार-वार टाइप I त्रुटि यह संभावना है कि कम से कम उन तुलनाओं में से एक प्रकार I त्रुटि की ओर जाता है।जब कई तुलनाएं की जाती हैं, तो एक प्रकार I त्रुटि की परिवार-वार संभावना बहुत फुलाया जाता है

एक-तरफ़ा एनोवा को दो या दो से अधिक नमूना साधनों की तुलना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन यदि आप दो नमूना साधनों की तुलना करना चाहते हैं, तो यह सीधे हमारे उपयोग के लिए अधिक कुशल हो सकता है स सthurdur नमूनों लिए टी टी-टेस ।

एनोवा के लिए गैर-पैरामीट्रिक विकल्प

एनोवा को कुछ मान्यताओं की आवश्यकता होती है, अर्थात्, सामान्यता और भिन्नता की समरूपता।यह ज्ञात है कि एनोवा मान्यताओं के उल्लंघन के लिए अपेक्षाकृत मजबूत है, खासकर यदि वे हल्के हैं।लेकिन क्या करें जब मान्यताओं को पूरा नहीं किया जाता है?

उस स्थिति में आप हमारा उपयोग कर सकते हैं कrumauma-kana टेस rayr , which is the non-parametric equivalent to ANOVA. One advantage of the Kruskal-Wallis test is that you can use it even with ordinal data, for which using ANOVA would not be a good idea.