การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA): มันหมายถึงอะไรวิธีการทำงาน

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ในผลกระทบของตัวแปรอิสระต่อตัวแปรตาม

ANOVA ถูกใช้ในการเงินในหลายวิธีเช่นการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาความปลอดภัยโดยการพิจารณาว่าปัจจัยใดที่มีผลต่อความผันผวนของหุ้น การวิเคราะห์นี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ

ทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ความแปรปรวน

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) แบบจำลองทางสถิติได้รับการแนะนำครั้งแรกในบทความทางวิทยาศาสตร์ที่เขียนโดย Ronald Fisher นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 เขาได้รับเครดิตเป็นครั้งแรกที่แนะนำความแปรปรวนของคำ

การทดสอบ ANOVA ไม่เพียง แต่ตรวจสอบความแตกต่างเท่านั้น แต่ยังดูระดับความแปรปรวนหรือความแตกต่างระหว่างพวกเขาในวิธีการแปรผัน มันเป็นวิธีการวิเคราะห์นัยสำคัญทางสถิติของตัวแปร การวิเคราะห์ ANOVA บางครั้งก็ถือว่ามีความแม่นยำมากกว่าการทดสอบ Tเพราะมันมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและต้องมีการสังเกตน้อยลง นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการใช้ในการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนกว่าที่สามารถประเมินได้โดยการทดสอบ

นอกจากนี้การทดสอบ ANOVA ยังช่วยให้นักวิจัยค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในขณะที่การทดสอบ t ไม่ได้ ความแปรปรวนของการทดสอบ ANOVA รวมถึง ANOVA ทางเดียว (ใช้เพื่อค้นหาความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างตัวแปรอิสระสองตัวหรือมากกว่า)ANOVA สองทาง(เพื่อเปิดเผยปฏิสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ของตัวแปรอิสระสองตัวในตัวแปรตามหนึ่งตัว) และ ANOVA แบบแฟคทอเรียลซึ่งโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการประเมินปัจจัยหรือตัวแปรสองตัวขึ้นไปที่มีสองระดับ

การวิเคราะห์ความแปรปรวนในการเงิน

การวิเคราะห์การทดสอบความแปรปรวนใช้ในการเงินในหลายวิธีเช่นการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาความปลอดภัยโดยการพิจารณาว่าปัจจัยใดที่มีผลต่อความผันผวนของหุ้น การวิเคราะห์นี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ

การวิเคราะห์ประเภทนี้พยายามที่จะทำลายปัจจัยพื้นฐานต่าง ๆ ที่กำหนดราคาของหลักทรัพย์เช่นเดียวกับพฤติกรรมการตลาด ตัวอย่างเช่นมันอาจแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของความปลอดภัยนั้นเกิดจากการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ย การทดสอบ t และ f-test ใช้เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์การทดสอบความแปรปรวนเพื่อพิจารณาว่าตัวแปรใดมีนัยสำคัญทางสถิติ

การวิเคราะห์ความแปรปรวนในแอปพลิเคชันอื่น ๆ

นอกเหนือจากการใช้งานในอุตสาหกรรมการเงินแล้ว ANOVA ยังใช้ในบริบทและแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายเพื่อทดสอบสมมติฐานในการตรวจสอบข้อมูลการทดลองทางคลินิก

ตัวอย่างเช่นเพื่อเปรียบเทียบผลกระทบของโปรโตคอลการรักษาที่แตกต่างกันต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย ในการวิจัยสังคมศาสตร์ (เช่นเพื่อประเมินผลกระทบของเพศและชั้นเรียนต่อตัวแปรที่ระบุ) ในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ (เช่นเพื่อประเมินระบบการจัดการฐานข้อมูล) ในการผลิต (เพื่อประเมินตัวชี้วัดคุณภาพผลิตภัณฑ์และกระบวนการ) และการออกแบบอุตสาหกรรมในสาขาอื่น ๆ