4 примера использования ANOVA в реальной жизни


Часто, когда ученики изучают определенную тему в школе, они склонны задавать вопросы:

«Когда это когда-либо использовалось в реальной жизни?»

Это часто бывает в статистике, когда некоторые приемы и методы кажутся настолько неясными, что трудно представить их реальное применение в реальных жизненных ситуациях.

Однако ANOVA (сокращение от «дисперсионный анализ») — это метод, который на самом деле постоянно используется в самых разных областях реальной жизни.

В этом посте мы поделимся краткой информацией о том, что такое дисперсионный анализ, а также четырьмя примерами его использования в реальных жизненных ситуациях.

Что такое дисперсионный анализ?

ANOVA («Дисперсионный анализ») — это статистический метод, который используется для определения того, существует ли значительная разница между средними значениями трех или более независимых групп. Двумя наиболее распространенными типами дисперсионного анализа являются однофакторный дисперсионный анализ и двухфакторный дисперсионный анализ.

Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, как один фактор влияет на переменную отклика. Например, мы можем захотеть узнать, приводят ли три разных метода обучения к разным средним баллам на экзаменах. Чтобы увидеть, есть ли статистически значимая разница в средних экзаменационных баллах, мы можем провести однофакторный дисперсионный анализ.

Пример одностороннего дисперсионного анализа

Двухфакторный дисперсионный анализ используется для определения того, как два фактора влияют на переменную отклика, а также для определения того, существует ли взаимодействие между двумя факторами в переменной отклика. Например, мы можем захотеть узнать, как пол и как различные уровни упражнений влияют на среднюю потерю веса. Чтобы выяснить это, мы проведем двусторонний дисперсионный анализ.

Пример двустороннего дисперсионного анализа

Также возможно провести трехфакторный дисперсионный анализ, четырехфакторный дисперсионный анализ и т. д., но они гораздо менее распространены, и может быть трудно интерпретировать результаты дисперсионного анализа, если используется слишком много факторов.

Теперь мы поделимся четырьмя различными примерами того, как дисперсионный анализ действительно используется в реальной жизни.

ANOVA Пример из реальной жизни № 1

Крупная ферма заинтересована в том, чтобы понять, какое из трех различных удобрений обеспечивает наибольшую урожайность. Они разбрасывают каждое удобрение на десяти разных полях и измеряют общий урожай в конце вегетационного периода.

Чтобы понять, существует ли статистически значимая разница в среднем урожае, полученном от этих трех удобрений, исследователи могут провести однофакторный дисперсионный анализ, используя «тип удобрения» в качестве фактора и «урожайность» в качестве отклика.

Если общее p-значение ANOVA ниже нашего уровня значимости (обычно выбираемого равным 0,10, 0,05, 0,01), то мы можем заключить, что существует статистически значимая разница в средней урожайности между тремя удобрениями. Затем мы можем провести апостериорные тесты , чтобы точно определить, какое удобрение дает самый высокий средний урожай.

ANOVA Пример из реальной жизни № 2

Медицинские исследователи хотят знать, приводят ли четыре разных лекарства к различному среднему снижению артериального давления у пациентов. Они случайным образом назначают 20 пациентам принимать каждое лекарство в течение одного месяца, а затем измеряют артериальное давление до и после того, как пациент начал принимать лекарство, чтобы определить среднее снижение артериального давления для каждого лекарства.

Чтобы понять, существует ли статистически значимая разница в среднем снижении артериального давления в результате приема этих лекарств, исследователи могут провести однофакторный дисперсионный анализ, используя «тип лекарства» в качестве фактора и «снижение артериального давления» в качестве ответа.

Если общее p-значение ANOVA ниже нашего уровня значимости, то мы можем заключить, что существует статистически значимая разница в среднем снижении артериального давления между четырьмя препаратами. Затем мы можем провести апостериорные тесты , чтобы точно определить, какие лекарства приводят к значительно отличающимся результатам.

ANOVA Пример из реальной жизни № 3

Сеть продуктовых магазинов хочет знать, влияют ли три разных типа рекламы на средние продажи по-разному. Они используют каждый тип рекламы в 10 различных магазинах в течение одного месяца и измеряют общий объем продаж для каждого магазина в конце месяца.

Чтобы увидеть, есть ли статистически значимая разница в средних продажах между этими тремя типами рекламы, исследователи могут провести односторонний дисперсионный анализ, используя «тип рекламы» в качестве фактора и «продажи» в качестве переменной ответа.

Если общее p-значение ANOVA ниже нашего уровня значимости, то мы можем заключить, что существует статистически значимая разница в средних продажах между тремя типами рекламы. Затем мы можем провести апостериорные тесты , чтобы точно определить, какие типы рекламы приводят к существенно отличающимся результатам.

ANOVA Пример из реальной жизни № 4

Биологи хотят знать, как различные уровни воздействия солнечного света (отсутствие солнечного света, слабое солнечное освещение, среднее солнечное освещение, сильное солнечное освещение) и частота полива (ежедневно, еженедельно) влияют на рост определенного растения. В этом случае задействованы два фактора (уровень воздействия солнечного света и частота полива), поэтому они проведут двусторонний дисперсионный анализ, чтобы увидеть, влияет ли какой-либо фактор значительно на рост растений и связаны ли эти два фактора друг с другом.

Результаты дисперсионного анализа скажут нам, оказывает ли каждый отдельный фактор значительное влияние на рост растений. Используя эту информацию, биологи могут лучше понять, какой уровень воздействия солнечного света и/или частота полива приводят к оптимальному росту.

Вывод

Дисперсионный анализ используется в самых разных реальных ситуациях, но наиболее распространенными из них являются:

  • Розничная торговля: магазины часто интересуются, приводят ли различные типы рекламных акций, макетов магазинов, рекламных тактик и т. д. к различным продажам. Это именно тот тип анализа, для которого создан ANOVA.
  • Медицина: исследователи часто интересуются, по-разному ли разные лекарства влияют на пациентов, поэтому в таких ситуациях они часто используют однофакторный или двусторонний ANOVA.
  • Науки об окружающей среде: исследователей часто интересует, как различные уровни факторов влияют на растения и дикую природу. Из-за характера этих типов анализа часто используются ANOVA.

Итак, в следующий раз, когда кто-то спросит вас, когда ANOVA действительно используется в реальной жизни, не стесняйтесь ссылаться на эти примеры!

Дополнительные ресурсы

Введение в однофакторный дисперсионный анализ
Введение в двухфакторный дисперсионный анализ
Различия между ANOVA, ANCOVA, MANOVA и MANCOVA

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.