Comment écrire des déclarations sommaires pour anova

Les chercheurs divisent souvent sujets en groupes afin qu`ils puissent isoler des variables importantes, selon Washington State University. Par exemple, si un scientifique a voulu savoir si les singes se développent plus rapidement les bananes alimentaires ou de raisins, elle diviserait les singes en deux groupes - raisin mangeurs et bananes mangeurs - et peser les singes dans chaque groupe au fil du temps. Si le scientifique a constaté que les mangeurs de raisin étaient, en moyenne, 5 livres de plus, elle serait tenté de conclure que les raisins aide les singes se développent plus que les bananes font. Le problème avec cette approche est que certains singes peuvent naturellement croître plus vite que les autres, peu importe ce qu`ils mangent. Le scientifique pourrait utiliser un test ANOVA pour résoudre ce problème parce que le test serait mesurer si la différence entre le raisin de bananes et de mangeurs était trop grand pour être une coïncidence.

Les chercheurs utilisent ANOVAs pour tester des prédictions sur le sujet de leur recherche. Chaque prédiction comprend en fait deux hypothèses: une hypothèse nulle prédiction aucune différence entre les groupes et une hypothèse alternative prédire des différences significatives. Dans l`exemple ci-dessus, hypothèse alternative du scientifique serait quelque chose comme "singes poussent plus vite quand ils mangent des raisins que quand ils mangent des bananes." L`hypothèse nulle serait dire que «il n`y a pas de différence dans les taux de singes qui mangent des bananes et des singes qui mangent des raisins croissance." Si le test ANOVA montre une différence significative entre les deux groupes, le scientifique rejette l`hypothèse nulle et accepter des preuves pour l`hypothèse alternative. Si l`ANOVA n`a trouvé aucune différence significative, le chercheur rejette l`hypothèse alternative et d`accepter l`hypothèse nulle.

Pour assurer les documents publiés comprennent toutes les informations mathématique importante, les chercheurs ont mis en place un système de règles pour rendre compte des résultats des analyses de variance. déclarations sommaires pour ANOVAs devrait comprendre trois éléments de base: une explication de ce qui a testé l`ANOVA, un rapport F avec des degrés de liberté, et une valeur p. Les degrés de liberté se réfère au nombre de groupes dans l`étude et le nombre d`individus dans chaque groupe. Le F-ratio est la valeur réelle de l`ANOVA, tandis que la valeur de p est une mesure de la probabilité que le rapport F est produite par hasard. Plus la p-valeur est à zéro, moins il est probable que les différences entre les groupes ont eu lieu au hasard.

Dans l`étude hypothétique discuté ci-dessus, supposons que le scientifique avait deux groupes de 25 singes. Si oui, la déclaration sommaire du scientifique ressemblerait à quelque chose comme ceci: «Les mesures du poids de la banane-manger et des singes de raisin manger ont montré des différences statistiquement significatives entre les deux groupes, comme le démontre un sens unique ANOVA, F (2, 25) = 4,425, p<.05." This statement reports the F-ratio with degrees of freedom, shows that the probability of random coincidence is less than 5 percent, and explains which hypothesis the test supports.