方差分析（ANOVA）：它的含義，如何工作

方差分析（ANOVA）是一種統計技術，用於測試自變量對因變量的影響的差異或相關性。

方差分析以幾種不同的方式用於金融，例如通過首先確定哪些因素影響庫存波動，以預測安全價格的變動。該分析可以為安全行為提供寶貴的見解或市場指數在各種條件下。

了解方差分析

方差分析（ANOVA）統計模型最初是在20世紀初的英國數學家羅納德·費舍爾（Ronald Fisher）撰寫的科學論文中引入的。他首先引入了差異。

方差分析的測試不僅檢查了差異，還要以可變方式查看差異或它們之間的差異。這是分析變量統計意義的一種方式。有時認為方差分析分析比t測試因為它更靈活，需要更少的觀察結果。與可以通過測試進行評估的分析相比，它也更適合於更複雜的分析。

此外，方差分析測試使研究人員可以發現變量之間的關係，而t檢驗則不能。方差分析測試的變化包括單向方差分析（用於搜索兩個或多個自變量之間的統計學上顯著差異），雙向方差分析（要發現一個因變量上兩個獨立變量的潛在相互作用）和castorial ANOVA，通常涉及評估兩個或多個級別的因素或變量。

方差測試的分析以幾種不同的方式用於金融中，例如通過首先確定哪些因素影響庫存波動，以預測安全價格的變動。該分析可以在各種條件下對安全或市場指數的行為提供寶貴的見解。

這種類型的分析試圖分解決定證券價格和市場行為的各種基本因素。例如，它可能表明，安全率的變化導致了安全性的上升或下降。 t檢驗和f檢驗用於分析方差測試分析的結果，以確定哪些變量具有統計顯著性。

除了其在金融行業中的應用外，ANOVA還在各種環境和應用中都使用了ANOVA，以測試審查臨床試驗數據的假設。

例如，比較不同治療方案對患者預後的影響；在社會科學研究中（例如，評估性別和班級對指定變量的影響），在軟件工程中（例如評估數據庫管理系統），在製造中（評估產品和過程質量指標）以及其他領域的工業設計。