2) оценить верительные интервалы средних значений
3) проверить статистическую значимость коэффициента корреляции
4) проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах
Объяснение:
Дисперсионный анализ – это метод статистического анализа данных, который позволяет проверить статистическую значимость различий между средними значениями в разных группах. Он применяется во многих областях, включая науку о материалах, медицину, социологию и экономику.
Как работает дисперсионный анализ?
Для проведения дисперсионного анализа необходимо иметь данные о нескольких группах, каждая из которых имеет свое среднее значение. Например, мы можем сравнивать средний уровень доходов людей в различных регионах страны.
Для того чтобы проверить статистическую значимость различий между средними значениями в группах, используется F-тест Фишера. Он основан на отношении двух видов дисперсии: объясняющей и остаточной. Объясняющая дисперсия отражает различия между группами, а остаточная – различия внутри групп.
Если значение F-статистики больше критического значения (определяется на основе выбранного уровня значимости), то мы можем сделать вывод о том, что различия между группами статистически значимы. В противном случае, мы не можем отвергнуть гипотезу о равенстве средних значений в группах.
Дисперсионный анализ – это мощный инструмент статистического анализа данных, который позволяет проводить сравнение нескольких групп и определять статистическую значимость различий между ними. Он может использоваться в различных областях и помогает принимать обоснованные решения на основе данных.