Zalety testów MANOVA nad ANOVA

Wielowariantowa analiza wariancji (MANOVA) oraz analiza wariancji (ANOVA) są statystycznymi metodami analizy różnic średnich pomiędzy zmiennymi. Testy MANOVA i ANOVA są do siebie podobne, ponieważ działają w oparciu o te same założenia, jednak istnieje kilka kluczowych zalet stosowania testu MANOVA w porównaniu z testem ANOVA.

Wielość zmiennych zależnych

Test MANOVA może mierzyć wiele zmiennych zależnych, podczas gdy ANOVA pozwala tylko na jedną. Możliwość mierzenia wpływu zmiennej niezależnej na wiele zmiennych zależnych jest przydatna do porównywania wpływu zmiennej niezależnej w różnych ustawieniach. Musiałbyś przeprowadzić wiele testów ANOVA, aby zmierzyć tę samą liczbę rzeczy, które robi jedna MANOVA.

Testy równoczesne

Ponieważ MANOVA testuje wiele zmiennych zależnych jednocześnie, testujesz efekty zmiennych niezależnych jednocześnie. Przeprowadzanie wielu testów ANOVA na każdej zmiennej nie tylko zajmuje więcej czasu, ale zwiększa ryzyko wystąpienia błędów statystycznych typu I. Błąd typu I występuje, gdy test statystyczny odrzuca hipotezę zerową, gdy jest ona prawdziwa. Na przykład, jeśli hipoteza zerowa brzmi "studenci, którzy się uczą, mają wyższe wyniki testów niż studenci, którzy się nie uczą", to błąd typu pierwszego spowoduje, że wyniki odrzucą to stwierdzenie, mimo że dane faktycznie je potwierdzą.

• Ponieważ MANOVA testuje wiele zmiennych zależnych jednocześnie, testujesz wpływ zmiennych niezależnych jednocześnie.

Znalezienie efektu

MANOVA zwiększa również szansę na znalezienie wpływu zmiennej niezależnej. Kiedy mierzysz wpływ zmiennej niezależnej na wiele zmiennych zależnych, możesz odkryć, że istnieje znaczący wpływ na jedną ze zmiennych zależnych, ale nie na pozostałe. Używając ANOVA, testowalibyśmy tylko jedną ze zmiennych zależnych.

Wady

Ale testy MANOVA mają znaczące zalety w porównaniu z ANOVA, są też pewne kluczowe wady. Przeprowadzenie testu jest bardziej złożone niż pojedynczej ANOVY, a wyniki mogą być bardziej niejednoznaczne. Na przykład, jeśli okaże się, że zmienna niezależna wpływa na wiele zmiennych zależnych, nie można stwierdzić na pewno, czy rzeczywiście była to zmienna niezależna, czy też wiele zmiennych zależnych miało wpływ na siebie nawzajem. Ponieważ testy ANOVA mają tylko jedną zmienną zależną, wyniki są bardziej przejrzyste.

• Ale testy MANOVA mają znaczące zalety w porównaniu z ANOVA, są też pewne kluczowe wady.
  
• Test jest bardziej skomplikowany do przeprowadzenia niż pojedyncza ANOVA, a wyniki mogą być bardziej niejednoznaczne.