Quelle est la différence entre une ANOVA factorielle et une ANOVA préliminaire?


Réponse 1:

Il n'y a pas de termes tels que «ANOVA factorielle» ou «ANOVA préliminaire», du moins à ma connaissance. La seule possibilité en utilisant ces termes pourrait être de faire la distinction entre un ensemble d'expériences simples ou des conceptions plus complexes telles que les conceptions factorielles ou factorielles fractionnaires ou encore des conceptions plus avancées telles que les modèles Latin Squares et Nested.

L'analyse de variance (ANOVA) est l'analyse statistique effectuée sur des ensembles de données provenant d'expériences pour tester des hypothèses sur des paramètres ou des caractéristiques. L'objectif principal est l'hypothèse sous test et la façon dont l'expérience est configurée pour obtenir les données requises. Habituellement, l'expérience est configurée en fonction des informations disponibles et exactement de ce qui doit être testé. Habituellement, l'ANOVA est effectuée sur des données provenant de plusieurs échantillons par «réplication» de l'expérience dans des conditions similaires. Les utilisations les plus courantes consistent à tester l'égalité (homogénéité) des moyennes dans plus de deux échantillons. Chaque expérience doit suivre les règles strictes de sa conception. Ce thème de la statistique est connu sous le nom de «Conception d'expériences» ou «Plans expérimentaux».

L'objectif principal de l'analyse dans l'ANOVA est que les tests sont formulés sur la base des composants de la somme totale des carrés, ce qui donne une mesure de l'erreur totale impliquée dans l'expérience pour estimer les paramètres basés sur des échantillons.