Varianz- und Kovarianzanalyse
Die Varianzanalyse (ANOVA) ist ein Verfahren zur Zuweisung der Probenvarianz zu verschiedenen Quellen und Entscheidung, ob die Abweichung innerhalb von oder zwischen Populationsgruppen auftritt. Stichproben werden anhand ihrer Abweichung von den Gruppen-Mittelwerten und der Abweichung der Gruppen-Mittelwerte vom insgesamten Mittelwert beschrieben. Wenn Abweichungen innerhalb von Gruppen relativ zu den Abweichungen zwischen Gruppen klein sind, kann hieraus ein Unterschied in den Gruppen-Mittelwerten abgeleitet werden. Hypothesentests werden zur Quantifizierung von Entscheidungen verwendet. Statistics and Machine Learning Toolbox™ bietet mehrere Methoden zum Durchführen von ANOVA, darunter ein anova-Objekt, Befehlszeilenfunktionen und eine interaktive App.
Funktionen
Themen
- One-Way ANOVA
Use one-way ANOVA to determine whether data from several groups (levels) of a single factor have a common mean.
- Two-Way ANOVA
In two-way ANOVA, the effects of two factors on a response variable are of interest.
- N-Way ANOVA
In N-way ANOVA, the effects of N factors on a response variable are of interest.
- ANOVA with Random Effects
ANOVA with random effects is used where a factor's levels represent a random selection from a larger (infinite) set of possible levels.
- Other ANOVA Models
N-way ANOVA can also be used when factors are nested, or when some factors are to be treated as continuous variables.
- Multiple Comparisons
Multiple comparison procedures can accurately determine the significance of differences between multiple group means.
- Analysis of Covariance
Analysis of covariance is a technique for analyzing grouped data having a response (y, the variable to be predicted) and a predictor (x, the variable used to do the prediction).
- Nonparametric Methods
Statistics and Machine Learning Toolbox functions include nonparametric versions of one-way and two-way analysis of variance.
