ANOVA unidirectionnelle

Comparez les moyennes de trois groupes indépendants ou plus pour trouver une signification statistique.

Group Data

ANOVA Ratio

F = MS_between / MS_within

Comparing variance accounted for by group effects versus random noise within samples.

Analyse des écarts

Statistique F2.3575DF: 2, 27

Source	DF	SS	MS
Between Groups	2	192.20	96.10
Within Groups	27	1100.60	40.76
Total	29	1292.80	-

Control

83.4

Mean (n=10)

Var A

89.3

Mean (n=10)

Var B

84.7

Mean (n=10)

Use the F-value and Degrees of Freedom to find your p-value in a distribution table.

Overview

L'analyse de variance (ANOVA) est utilisée pour déterminer s'il existe des différences statistiquement significatives entre les moyennes de trois groupes indépendants (non liés) ou plus. Il divise la variance totale des données en variation entre les groupes et variation au sein des groupes.

💡

Pro Tips

L'ANOVA suppose que vos données sont normalement distribuées et que les variances de groupe sont à peu près égales (homoscédasticité).
Une statistique F élevée suggère que les différences entre les moyennes des groupes sont plus grandes que ce à quoi on pourrait s'attendre par hasard.
L'ANOVA vous indique *qu'une* différence existe, mais pas *quels* groupes spécifiques diffèrent. Utilisez un test « post-hoc » pour cela.

Fun Facts

"Sir Ronald Fisher a développé l'ANOVA dans les années 1920 alors qu'il travaillait sur des expériences agricoles avec les engrais et les rendements des cultures."
"Le « F » dans F-statistic signifie Fisher, en l'honneur du créateur de la méthode."
"Si vous n’avez que deux groupes, une ANOVA est mathématiquement identique à un test t à deux échantillons."

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Source

Between Groups

192.20

96.10

Within Groups

1100.60

40.76

Total

1292.80