20) Дисперсионный анализ — это статистический метод оценки связи между факторными и результативным признаками в различных группах, отобранный случайным образом, основанный на определении различий (разнообразия) значений признаков. В основе дисперсионного анализа лежит анализ отклонений всех единиц исследуемой совокупности от среднего арифметического. В качестве меры отклонений берется дисперсия (В)— средний квадрат отклонений. Отклонения, вызываемые воздействием факторного признака (фактора) сравниваются с величиной отклонений, вызываемых случайными обстоятельствами. Если отклонения, вызываемые факторным признаком, более существенны, чем случайные отклонения, то считается, что фактор оказывает существенное влияние на результативный признак.
Doбщ. = Dфакт + D ост.,
Doбщ. - общая дисперсия наблюдаемых значений (вариант), характеризуется разбросом вариант от общего среднего. Измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Общее разнообразие складывается из межгруппового и внутригруппового;
Dфакт - факторная (межгрупповая) дисперсия, характеризуется различием средних в каждой группе и зависит от влияния исследуемого фактора, по которому дифференцируется каждая группа. Например, в группах различных по этиологическому фактору клинического течения пневмонии средний уровень проведенного койко-дня неодинаков — наблюдается межгрупповое разнообразие.
D ост. - остаточная (внутригрупповая) дисперсия, которая характеризует рассеяние вариант внутри групп. Отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неуточненных факторов и не зависящую от признака — фактора, положенного в основание группировки. Вариация изучаемого признака зависит от силы влияния каких-то неучтенных случайных факторов, как от организованных (заданных исследователем), так и от случайных (неизвестных) факторов.
Однофакторный дисперсионный анализ
Задачей дисперсионного анализа является изучение влияния одного или нескольких факторов на рассматриваемый признак.
Однофакторный дисперсионный анализ используется в тех случаях, когда есть в распоряжении три или более независимые выборки, полученные из одной генеральной совокупности путем изменения какого-либо независимого фактора, для которого по каким-либо причинам нет количественных измерений.
Для этих выборок предполагают, что они имеют разные выборочные средние и одинаковые выборочные дисперсии. Поэтому необходимо ответить на вопрос, оказал ли этот фактор существенное влияние на разброс выборочных средних или разброс является следствием случайностей, вызванных небольшими объемами выборок. Другими словами если выборки принадлежат одной и той же генеральной совокупности, то разброс данных между выборками (между группами) должен быть не больше, чем разброс данных внутри этих выборок (внутри групп).
Пусть 
– i –
элемент ( 
) 
-выборки
( 
),
где m –
число выборок, nk –
число данных в 
-выборке.
Тогда 
–
выборочное среднее 
-выборки
определяется по формуле
.
Общее среднее вычисляется по формуле
,
где 
Основное тождество дисперсионного анализа имеет следующий вид:
,
где Q1 –
сумма квадратов отклонений выборочных
средних 
от
общего среднего 
(сумма
квадратов отклонений между группами); Q2 –
сумма квадратов отклонений наблюдаемых
значений 
от
выборочной средней 
(сумма
квадратов отклонений внутри групп); Q –
общая сумма квадратов отклонений
наблюдаемых значений 
от
общего среднего 
.
Расчет этих сумм квадратов отклонений осуществляется по следующим формулам:
В качестве критерия необходимо воспользоваться критерием Фишера:
.
Если
расчетное значение критерия Фишера
будет меньше, чем табличное значение 
–
нет оснований считать, что независимый
фактор оказывает влияние на разброс
средних значений, в противном случае,
независимый фактор оказывает существенное
влияние на разброс средних значений
(λ– уровень значимости, уровень
риска, обычно для экономических задач
λ=0,05).
Недостаток однофакторного анализа: невозможно выделить те выборки, которые отличаются от других. Для этой цели необходимо использовать метод Шеффе или проводить парные сравнения выборок.
-
Двухфакторный анализ с повторением. Расширенный дисперсионный анализ с несколькими выборками (или повторениями) для каждой группы данных.
-
Двухфакторный анализ без повторений. Расширенный дисперсионный анализ с одной выборкой для каждой группы данных.
-
При определении влияния на зависимую переменную нескольких факторов можно использовать многофакторный дисперсионный анализ. Главное преимущество этого метода в том, что он позволяет исследователю изучать взаимодействие факторов. Взаимодействия (interaction) имеют место, когда эффекты одного фактора на зависимую переменную зависят от уровня других факторов.
-
Процедура многофакторного дисперсионного анализа аналогична процедуре однофакторного дисперсионного анализа. Статистики, соответствующие многофакторному дисперсионному анализу, также определяются аналогично определению статистик в однофакторном дисперсионном анализе.