Ne yapar?

Tek yönlü varyans analizi, üç ya da daha çok bağımsız grubun ortalamalarının ölçüm değişkenliğiyle açıklanabilecek olandan daha fazla farklılaşıp farklılaşmadığını sorar. Bağımsız örneklem t-testinin genellemesidir; onun yerine birden çok t-testi yapmak aile hata oranını şişirir.

Tipik kullanımlar

• Üç ya da daha çok formülasyon, seri ya da tedarikçinin sertlik, miktar tayini, friabilite ya da dağılma süresi bakımından karşılaştırılması
• Birden çok düzeyi olan bir proses faktörünün (basınç, kurutma sıcaklığı, karıştırma süresi) kalite özelliğine etkisi
• Tek bir zaman noktasında birkaç formülasyonun çözünen yüzdesi

Çıktı nasıl okunur?

• ANOVA tablosu: F = MS_{gruplar arası}/MS_{grup içi}; p < α ise en az bir ortalama farklıdır, hangisi olduğunu söylemez.
• Tukey HSD: tüm ikili karşılaştırmalar, aile hatası α'da tutularak. Grup büyüklükleri eşit değilse Tukey-Kramer standart hatası kullanılır. Sıfırı içermeyen güven aralığı anlamlı çifti gösterir.
• η² ve ω²: toplam varyansın grup üyeliğiyle açıklanan payı; ω² popülasyon için daha az yanlı tahmindir.
• Levene: varyansların eşitliğini sınar (t-testi sayfasındaki gibi ortalama merkezli). Anlamlıysa F testi ve Tukey güvenilirliğini yitirir; özel yazılımda Welch ANOVA ya da Games-Howell düşünülmeli.

Ön şartlar

• Bağımsız gözlemler; her grupta en az iki, tercihen beş ya da daha çok değer
• Yaklaşık normal artıklar ve benzer varyanslar; grup büyüklükleri benzerse ANOVA orta düzey sapmalara dayanıklıdır
• Sürekli yanıt. Sayımlar, 0 ya da 100'e yakın yüzdeler ve sıralı puanlar dönüşüm ya da parametrik olmayan test (Kruskal-Wallis) gerektirebilir

Kaynaklar: Levene H. (1960) Contributions to Probability and Statistics içinde, Stanford Univ. Press; Tukey J.W. (1949) Biometrics 5:99–114, doi:10.2307/3001913; Kramer C.Y. (1956) Biometrics 12:307–310, doi:10.2307/3001469. Sonuçlar birim testlerinde SciPy/statsmodels ile karşılaştırılmıştır.