Calculateur d'ANOVA
Si trois groupes ou plus diffèrent réellement, en comparant la variation entre eux à la variation à l'intérieur d'eux.
Résultats
Ce que fait cet outil
Quand on a trois traitements, quatre fournisseurs ou cinq classes, les comparer deux à deux multiplie le risque de fausse alerte. L'analyse de variance à un facteur pose la question une seule fois. Elle sépare la variation totale entre la part qui vient du groupe auquel appartient une valeur et la part qui n'est que du bruit à l'intérieur de chaque groupe, et le rapport des deux est la réponse. Écrivez un groupe par ligne avec un nom et ses valeurs, et cette page vous donne le rapport F, la valeur p et la part de variation que le regroupement explique réellement.
Formule
F = (variation inter-groupes ÷ ddl inter) ÷ (variation intra-groupe ÷ ddl intra)
Variables
| Symbole | Signification | Unité |
|---|---|---|
groups | Les groupes, un par ligne : nom = valeurs | — |
alpha | Seuil de signification | % |
OUT | F | — |
PV | Valeur p | — |
VD | Ce que cela signifie | — |
TB | Les groupes | — |
D1 | Degrés de liberté, entre groupes | — |
D2 | Degrés de liberté, dans les groupes | — |
CR | La valeur à dépasser | — |
ET | De la variation expliquée par le regroupement | % |
NG | Groupes | — |
CT | Nombre de valeurs | — |
GM | Moyenne de tout | — |
Exemple résolu
- Les groupes, un par ligne : nom = valeursMethod A = 12, 15, 11, 19, 14 Method B = 18, 21, 17, 24, 20 Method C = 9, 14, 10, 12, 11
- Seuil de signification5 %
- F14,3636
- Valeur p0,000654
- Ce que cela signifieL'écart dépasse ce que le hasard donnerait
- Les groupesMethod A n=5 m=14.2000 sd=3.1145 Method B n=5 m=20 sd=2.7386 Method C n=5 m=11.2000 sd=1.9235
- Degrés de liberté, entre groupes2
- Degrés de liberté, dans les groupes12
- La valeur à dépasser3,8853
- De la variation expliquée par le regroupement70,54 %
- Groupes3
- Nombre de valeurs15
- Moyenne de tout15,1333
Limites
- Le calcul s'effectue entièrement dans votre navigateur. Les valeurs saisies ne sont jamais envoyées à un serveur.
- Pour un travail devant respecter une norme ou être validé, vérifiez le résultat au regard du règlement applicable et faites-le relire par un ingénieur qualifié.
Questions fréquentes
Pourquoi ne pas faire un test t sur chaque paire ?
Parce que chaque test porte son propre risque de fausse alerte, et qu'ils s'additionnent. Avec trois groupes il y a trois paires ; avec cinq, dix. Au seuil habituel de cinq pour cent, dix tests donnent environ quarante pour cent de chances de trouver au moins une différence inexistante. L'ANOVA pose la question unique — un groupe diffère-t-il des autres — avec un seul test et un seul taux d'erreur. Si la réponse est oui, c'est alors que comparer les paires devient raisonnable, avec une correction pour le nombre de comparaisons.
Il dit oui — quel est le groupe différent ?
Ce test ne peut pas vous le dire, et ce n'est pas un défaut de la page mais de la méthode. L'ANOVA répond à une question : ces groupes sont-ils tous identiques, oui ou non. Savoir lequel se démarque demande une étape suivante — la différence honnêtement significative de Tukey est le choix habituel — qui compare les paires en contrôlant le taux de fausse alerte sur l'ensemble. Le résumé des groupes ci-dessus donne les moyennes et les dispersions, ce qui suffit généralement pour savoir où regarder.