W1.1
ANOVA
Ch14.1
Analysis of variance/ANOVA: The inferential method for comparing means of several groups
- Allows a comparison of more than two groups at the same time to determine whether a
relationship exists between them
- F statistic/F-ratio: The result of the ANOVA formula – Allows for the analysis of
multiple groups of data to determine the variability between samples and within
samples
- Factors: Categorical explanatory variables in multiple regression and in ANOVA
- If groups truly differ, the between-group variability must be larger than the within-
group variability
ANOVA SIGNIFICANCE TEST
1. Assumptions:
- Applicable in cases of a categorical explanatory variable and a quantitative
response variable – The explanatory variable should have at least 3 groups
- The population distribution of the response variable for the g groups are
approximately normal – Not too important when the sample sizes are large
- The same standard deviation for each group
- Independent random samples
- Group sizes are equal
2. Hypotheses:
- H 0 : μ1=μ2=…=μ g
- H a : at least two of the population means are different
3. Test statistic:
↓
between−groups variability between−groups estimate of σ 2
F= =
within−groups variability within−groups estimate of σ
2
↓
2 2 2
s 1 + s 2+ … s g
Within-groups variability =
g
Between-groups variability = [ 1
n ( y − y ) + ( y 2− y ) +⋯ ( y q− y ) ]
2 2 2
g−1
4. P-value: 1-F.DIST(F-score; ⅆ f 1; ⅆ f 2; TRUE)
↓
Degrees of freedom:
- ⅆf 1 = g - 1
- ⅆ f 2 = N – g → N = total number of subjects
5. Conclusion: The smaller the P-value, the more unusual the sample data is, the stronger
the evidence against H 0, and the stronger the evidence in favour of H a
, Source df SS MS F P
Group ⅆf 1 M S group × ⅆ f 1 Within-groups Ratio of the MS P-value
estimate values
Error ⅆf 2 MS error × ⅆ f 2 Between-groups
estimate
Total ⅆf 1 + ⅆf 2 Between-groups
SS + Within-
groups SS
Within-groups estimate = ERROR
- Unbiased: The sampling distribution has σ 2 as its mean, regardless of whether or not
H 0 is true
Between-groups estimate = GROUP
- Unbiased only when H 0 is true → When H 0 is false, the between-groups estimate
tends to overestimate σ 2
Variance = standard deviation 2
Cut-off value: F.INV(1-alpha; ⅆ f 1; ⅆ f 2)
Ch14.2 ESTIMATING DIFFERENCES IN GROUPS FOR A SINGLE FACTOR
FISHER METHOD
The ANOVA significance test does not express which groups are different and how different
they are – Confidence intervals can estimate differences
Assumptions for post-hoc confidence intervals:
1. Normal population distributions
2. Identical standard deviations
3. Data that resulted from randomisation
y i− y j ± t ⋅ SE → yi − y j ± t 0.025 ⋅ s
√ 1 1
+
ni n j
√
2 2 2
s1 + s2 +… s g
s= = Square root of the within-groups variance
g
SE = s
√ 1 1
+
ni n j
T = T.INV(0,975; df = N – g = ⅆ f 2) for a 95% CI
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper lottepeerdeman. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €7,49. Je zit daarna nergens aan vast.