Phân tích phương sai là phương pháp phân tích thống kê mà trọng điểm là phương sai. Đây là phương pháp thống kê để kiểm định giả thuyết H0 nhằm xác định xem các mẫu thu được có được rút ra từ cùng một tổng thể không. Kết quả kiểm định cho chúng ta biết các mẫu thu được có tương quan với nhau hay không.
Trang 25
Trong phân tích phương sai được chia ra làm hai kiểu phân tích, bao gồm:
+ Phân tích phương sai đơn giản (one-way ANOVA): dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu (với một yếu tố phụ thuộc) với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%. Ví dụ: cần so sánh độ galactose (yếu tố phụ thuộc) trong 3 nhóm bệnh nhân (3 nhóm mẫu) khác nhau, nhóm 1 có 9 bệnh nhân bị bệnh Crohn, nhóm 2 có 11 bệnh nhân bị bệnh viêm ruột kết, nhóm 3 có 20 người bình thường. Trong trường hợp này sử dụng phân tích ANOVA được xem là đúng đắn nhất.
+ Phân tích phương sai hai chiều (two-way ANOVA): dùng để ước tính phương sai của hai yếu tố phụ thuộc.
Một số giả định khi phân tích ANOVA được đưa ra như sau:
+ Các nhóm mẫu so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên. + Các nhóm mẫu so sánh phải có phân phối chuẩn, hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
+ Phương sai của các nhóm mẫu so sánh phải đồng nhất.
Đối với phân tích phương sai đơn giản, còn một trường hợp mở rộng được gọi là phân tích hiệp phương sai (analysis of convariance – ANCOVA), đây là phương pháp phân tích sử dụng cả hai mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích phương sai. Phân tích ANCOVA được sử dụng để kiểm chứng sự khác nhau về giá trị trung bình giữa hai hay nhiều nhóm độc lập. Ngoài ra, phân tích hiệp phương sai còn giúp ta có thể kiểm soát thống kê đối với một biến thứ 3 (đôi khi gọi là biến nhiễu) ảnh hưởng đến kết quả.