A senso unico l'analisi della varianza o ANOVA , è un metodo statistico che permette di confrontare i mezzi di più di due insiemi di dati , per vedere se sono statisticamente diversi tra loro . SPSS , un pacchetto di analisi statistica , consente l'utilizzo di un one- way ANOVA nella sua ampia suite di procedure . Tuttavia, l' ANOVA non è un test perfetto e in determinate circostanze fornirà risultati fuorvianti . Limitazioni Esempi

Il test ANOVA presuppone che i campioni utilizzati per l'analisi sono " campioni casuali semplici . " Questo significa che un campione di individui ( punti di dati ) sono presi da una popolazione più ampia ( un dato più grandi piscina) . I campioni devono essere indipendenti - che è , non si influenzano a vicenda . ANOVA è generalmente adatto per il confronto delle medie in studi controllati , ma quando i campioni non sono indipendenti una prova di misure ripetute deve essere utilizzato .
Normale Distribuzione

ANOVA presuppone che il dati nei gruppi sono distribuiti normalmente . Il test può ancora essere effettuata non dovrebbe essere questo il caso - e se la violazione di questa ipotesi è solo moderato , il test è ancora adatto . Tuttavia, se i dati sono lontani dalla distribuzione normale , il test non fornisce risultati accurati . Per aggirare il problema , o trasformare i dati con la funzione di SPSS " Compute " prima di eseguire l'analisi , oppure utilizzare un test alternativo , come un test di Kruskal - Wallace .

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