Home | KTL cơ bản | Phân tích phương sai một chiều

Phân tích phương sai một chiều

I. GIỚI THIỆU VỀ PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI MỘT CHIỀU

ANOVA là viết tắt của Analysis of Variance hay còn gọi là phân tích phương sai. Phân tích phương sai một chiều (One-way ANOVA) là một phép phân tích phương sai được sử dụng để xem xét sự khác nhau về giá trị trung bình của một biến phụ thuộc theo hai hay nhiều nhóm của một biến độc lập (dạng danh mục).

  Xem thêm: Kiểm định tham số (Parametric tests)

 Giả thuyết ({H_0}) đặt ra như sau: ({H_0}:begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{{mu _1} = }end{array}{mu _2} = {mu _3} = ... = {mu _k})

Trong đó: (mu ) là trung bình của biến phụ thuộc, ({mu _i}) là trung bình của biến phụ thuộc ở nhóm i, và k là số nhóm của biến độc lập.

Để sử dụng kiểm định phân tích phương sai một chiều dữ liệu phải thỏa mãn 6 giả thuyết sau:

  1. Biến phụ thuộc phải là biến liên tục (dạng khoảng, tỉ lệ),
  2. Biến độc lập là biến danh mục (từ 2 mức trở lên). Tham khảo bài viết các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.
  3. Các quan sát trong mỗi nhóm và giữa các nhóm độc lập với nhau,
  4. Dữ liệu không có chứa các điểm dị biệt (Xem thêm phát hiện điểm dị biệt),
  5. Dữ liệu của biến phụ thuộc ở mỗi nhóm phải có dạng phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn (Xem thêm Phân phối chuẩn),
  6. Có sự đồng nhất về Phương sai của biến phụ thuộc. Điều này có nghĩa, phương sai của tổng thể trong mỗi nhóm đều bằng nhau.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!