El papel del análisis de varianza
El análisis de varianza se puede utilizar para determinar si existen diferencias significativas entre varios grupos de datos observados o resultados de tratamiento.
Una cosa compleja suele tener muchos factores que se restringen y dependen unos de otros. El propósito del análisis de varianza es descubrir los factores que tienen un impacto significativo en la cosa, las interacciones entre factores y los niveles óptimos de factores significativos a través del análisis de datos.
En aplicaciones prácticas, a menudo es necesario determinar si existen diferencias significativas entre varios conjuntos de datos observados o resultados de procesamiento. Por ejemplo, querer saber si existen diferencias en los niveles de consumo mensual promedio de los usuarios de tarjetas de crédito en diferentes regiones es un ejemplo de si existen diferencias en múltiples conjuntos de datos. También hay muchos ejemplos de si existen diferencias en los resultados. de diferentes procesos.
Por ejemplo, si hay una diferencia en el efecto terapéutico entre varios fármacos utilizados para aliviar el dolor después de una cirugía, es decir, la duración media del efecto del fármaco, lo que realmente se está examinando son diferentes tratamientos (aplicando fármacos a los pacientes) y si hay una diferencia en sus resultados.
Información ampliada
Las variables explicativas en el análisis de varianza incluyen variables de investigación, variables de control, variables de ajuste y variables mediadoras:
Variables de investigación: Solo aparece. en modelos explicativos y es la variable más crítica en el modelo. Por ejemplo, el volumen de ventas en el escenario de marketing es la variable de investigación
2. Las variables son todas variables de control. Las variables de control aquí no tienen ningún efecto regulador sobre las variables de investigación. Las variables de control solo desempeñan el papel de asumir el componente de varianza. Por ejemplo, tanto el nivel educativo como la edad tienen un impacto en los ingresos. La edad y el nivel educativo pueden estar relacionados, pero los cambios en la edad no tienen ningún impacto en el nivel educativo y los ingresos;
3. que, por ejemplo, la mejora de la lealtad de los empleados causada por la inversión de la empresa en cuotas sociales se ve afectada por el nivel de ingresos salariales de los empleados, entonces los ingresos salariales de los empleados son la variable reguladora;
4. una variable pasa por otra variable afecta a Y, entonces el papel que juega otra variable es el de variable mediadora. Por ejemplo, la mejora del nivel de servicio de un restaurante puede generar satisfacción del cliente, y la satisfacción del cliente puede generar lealtad en la cena, entonces la satisfacción del cliente es la variable mediadora.
Enciclopedia Baidu - Análisis de varianza