Slik tolker du en ANOVA test

En ANOVA, eller variansanalyse, er en statistisk test som angir om det er en signifikant forskjell mellom de ulike gruppene. For eksempel si at du gjør et eksperiment for å teste om tomatplanter gi større avlinger i sandholdig jord, loamy jord eller leirholdig jord, eller hvis det ikke er noen vesentlig forskjell mellom dem. Du plante 10 tomatplanter i sandholdig jord, 10 i Leir-sandjord og 10 i leirholdig jord. Ved slutten av vekstsesongen veie man den totale avling av hver plante. Det er viktig å merke seg at selv planter i den samme jord ikke vil gi nøyaktig samme mengde tomat. ANOVA-testen ser på hvorvidt det er en større forskjell i avling mellom grupper enn innenfor hver gruppe.

Bruksanvisning

1 Se på F-testverdien. Denne verdien blir beregnet på følgende måte: Avvik mellom gruppene / varians innenfor grupper = F. Jo større dette tallet er, desto større blir forskjellen mellom de forskjellige behandlinger (i vårt tilfelle, de forskjellige jordtyper tomatene ble dyrket i) sammenlignet med den forskjell innenfor hver behandling.

2 Se på p-verdien. Dette er sannsynligheten for at det resultatet du ser er rent ned til tilfeldighetene. Enkelt sagt, hvis p-verdien er lav (typisk cut off er 0,05), så er det svært sannsynlig at noen forskjell mellom gruppene er en reell forskjell, og er ikke bare tilfeldigheter. En p-verdi på 0,05 betyr at det er bare en fem prosent sjanse resultatet er et lykketreff. Lavere p-verdier betyr at du kan bli enda mer trygg på resultatet.

3 Bruke en post-hoc-test slik som Tukey s for å bestemme hvilke grupper som er signifikant forskjellige fra hverandre. Deres tre-jord eksperiment kunne gi et signifikant resultat ved utførelse av ANOVA, men det vil ikke si hvilken utbytter var signifikant forskjellig. Alle tre kan være signifikant forskjellig fra hverandre; eller sand og leirjord kan være den samme, men begge var mye høyere enn leire, f.eks. En post-hoc test vil fortelle deg hvor forskjellene lå.