差異とは何ですか？

範囲と同様に、特定のサンプルまたは母集団の広がりに関連する統計です。 各要素と平均の差の正方形を合計して、その合計を母集団の要素の数で割ることにより、特定の母集団について計算されます。 母集団が平均を中心に密集するほど、分散は低くなります。

密接に関連する統計は、分散の平方根である標準偏差です。 標準偏差は、より直感的であり、平均と同じユニットを共有するため、記述統計でより頻繁に使用されます。 多くの現象に共通する古典的なベル型分布曲線である正規分布では、母集団の95％を少し超えて平均の2つの標準偏差内にあります。 回帰は、変数をの合計としてモデル化します実際に観測された要素とその期待値の違いを表す変数と分散に影響を与える1つ以上の要因。 たとえば、都市での建設雇用は、基本レベルとしてモデル化され、さらに時期の季節調整に加えて、国民経済の調整に加えて分散をモデルにしている可能性があります。 回帰手法は、最小の分散でモデルを決定しようとします。そのため、予測の期待値が観察後に観測値に近いことを願っています。

臨床試験で一般的に使用される

ANOVAは、分散源を分類するための統計的手法です。 観察は、実験に関心のある1つ以上の要因によって分類されます。 最小二乗技術を使用して、分散をランダムエラー、因子効果、相互作用効果に分割し、その影響を決定することを目的としています。彼の要因または要因は変数にあります。 たとえば、新しい肥料をテストしている会社は、研究された変数として作物の収量を使用したANOVA実験を使用し、肥料が使用された要因と作物がどのくらいの降雨を受け取ったかを使用する可能性があります。 他の肥料と比較した新しい肥料が、実験の因子効果になる方法。新しい肥料が標準降雨のためにライバルを上回ったが、大雨ではない場合、それは相互作用効果の例になります。