ניתוח השונות, או ANOVA, היא טכניקה סטטיסטית חזקה המשמשת לניתוח נתונים פרמטריים, בעיקר במחקרים וניסויים. הוא מיועד להשוות את הממוצעים של שתי קבוצות או יותר, ועוזר לחוקרים לזהות הבדלים משמעותיים בין הממוצעים של קבוצות אלו. ישנם שני סוגים עיקריים של ANOVA, בהתאם למורכבות הניתוח: ANOVA חד-כיוונית ו-ANOVA דו-כיוונית.
ANOVA חד כיוונית מוחלת כאשר משתנה או גורם בלתי תלוי יחיד נבחן. היא משווה את הממוצעים של שלוש קבוצות או יותר, ובודקת אם קיימת שונות משמעותית. ניתן להשיג זאת על ידי חישוב הסטטיסטי F, שהוא מדד שמנגד את השונות בין הקבוצות לשונות בתוך הקבוצות.
בניגוד לכך, ANOVA דו-כיווני משמש כאשר בוחנים שני משתנים או גורמים בלתי תלויים. היא מאפשרת לחוקרים לזהות אינטראקציות בין שני הגורמים הללו וכיצד הם משפיעים על המשתנה התלוי. ANOVA דו-כיוונית מחשבת שני סטטיסטי F נפרדים, אחד עבור כל גורם, וגם חוקרת את אפקט האינטראקציה. בסטטיסטיקה פרמטרית, ANOVA היא כלי מקיף לניתוח נתונים הכוללים מספר קבוצות או גורמים. היא מסייעת בזיהוי הבדלים משמעותיים בין קבוצות, ומציעה תובנות חשובות לניתוח ופרשנות נתונים נוספים.
ANOVA היא חלק בלתי נפרד ממחקרים וניסויים, במיוחד בתחום הסטטיסטיקה הפרמטרית. היא מספקת מסגרת חזקה להשוואת ממוצעים, ועוזרת לקבוע את משמעות ההבדלים בין קבוצות או גורמים. זה מאפשר לחוקרים להסיק מסקנות משמעותיות מנתוניהם, ובכך לקדם את הידע בתחומים שונים.
From Chapter 2:
Now Playing
Biostatistics: Introduction
275 Views
Biostatistics: Introduction
219 Views
Biostatistics: Introduction
684 Views
Biostatistics: Introduction
137 Views
Biostatistics: Introduction
125 Views
Biostatistics: Introduction
1.9K Views
Biostatistics: Introduction
171 Views
Biostatistics: Introduction
1.6K Views
Biostatistics: Introduction
113 Views
Biostatistics: Introduction
115 Views
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved