認識 ANOVA(變異數分析):多組平均差異的信賴之鑰 🔍
目錄 1️⃣ ANOVA 是什麼? 2️⃣ ANOVA 的應用場景 3️⃣ 基本計算步驟 4️⃣ 進階變體:雙因子與重複量測 ANOVA 5️⃣ 小結與後續分析建議 1️⃣ ANOVA 是什麼? 當需要比較三組以上族群的平均值是否有顯著差異時,ANOVA(Analysis of Variance,變異數分析)是一套有效控制型一錯誤風險的方法。它透過分解總變異為「組間變異」與「組內變異」,使用 F 檢定來檢視各組是否有統計上顯著差異。 2️⃣ ANOVA 的應用場景 假設您正評估三個不同教學法對學生成績的影響,ANOVA 可一次比較三組的平均值,避免多次 t 檢定造成的型一錯誤累積。此方法廣泛應用於教育研究、行銷 A/B/C 測試、醫療研究等領域。 3️⃣ 基本計算步驟 計算各組的 組間變異(Between-group variance) 與 組內變異(Within-group variance) 計算均方(Mean Square),並得出 F 統計量 將 F 值與臨界值比較,判斷是否顯著 4️⃣ 進階變體:雙因子與重複量測 ANOVA 雙因子 ANOVA:同時分析兩個自變項對應變項的影響與交互作用,例如性別與教學法對學生成績的聯合影響。 重複量測 ANOVA:分析同一群體在不同時間點的表現差異,常用於前後測研究設計。 5️⃣ 小結與後續分析建議 […]