เจาะลึกการวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA)
การวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ใช้ในสถิติที่แยกความแปรปรวนรวมที่สังเกตพบที่พบในชุดข้อมูลออกเป็นสองส่วน: ปัจจัยที่เป็นระบบและปัจจัยสุ่ม ปัจจัยที่เป็นระบบมีอิทธิพลทางสถิติกับชุดข้อมูลที่กำหนด ในขณะที่ปัจจัยสุ่มไม่มีอิทธิพล นักวิเคราะห์ใช้การทดสอบ การวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) เพื่อกำหนดอิทธิพลที่ตัวแปรอิสระมีต่อตัวแปรตามในการศึกษาการถดถอย
การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เป็นการทดสอบประเภทหนึ่งที่ใช้ในสถิติเพื่อดูว่ามีความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มหรือไม่ เครื่องมือนี้วิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างตัวเลขที่วางแผนไว้และจำนวนจริง ในการทำเช่นนี้ การทดสอบการวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) จะแบ่งความแปรปรวนที่พบในชุดข้อมูลออกเป็นสองส่วน ปัจจัยเชิงระบบ ปัจจัยที่มีอิทธิพลทางสถิติต่อชุดข้อมูลปัจจัยสุ่ม ปัจจัยที่ไม่มีอิทธิพลทางสถิติ เมื่อเรียกใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวน คุณสามารถกำหนดระดับของอิทธิพลที่ตัวแปรอิสระมีต่อตัวแปรตาม กล่าวอีกนัยหนึ่ง การวิเคราะห์ความแปรปรวนใช้เพื่อกำหนดว่าผลลัพธ์ของการทดสอบมีนัยสำคัญหรือสุ่ม คุณสามารถใช้การทบทวนทางสถิตินี้กับตัวแปรต่างๆ มากมายที่เกิดขึ้นในโลกธุรกิจ ต่อไปนี้คือประเภทของความแปรปรวนหลักบางส่วนที่ควรสำรวจ ความแปรปรวนของแรงงาน ผลต่างการขาย ผลต่างงบประมาณ ความแปรปรวนของวัสดุ ความแปรปรวนของค่าโสหุ้ยตัวแปร ค่าความแปรปรวนค่าโสหุ้ยคงที่
ในธุรกิจ การวิเคราะห์ความแปรปรวนใช้เพื่อประเมินการเบี่ยงเบนใด ๆ ในประสิทธิภาพทางการเงินของบริษัท นอกจากนี้ยังช่วยให้ฝ่ายบริหารดำเนินการตรวจสอบการควบคุมเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน โดยรักษากระบวนการให้อยู่ในงบประมาณ
การทดสอบการวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) นำเสนอวิธีในการวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อชุดข้อมูลของคุณ โดยสำรวจความไม่สอดคล้องกัน นักวิเคราะห์ใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อสร้างข้อมูลเพิ่มเติมที่สอดคล้องกับตัวแบบการถดถอยอย่างสม่ำเสมอมากขึ้น เมื่อไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มที่ทดสอบทั้งสองกลุ่ม สิ่งนี้เรียกว่า ‘สมมติฐานว่าง’ และอัตราส่วน F ของการทดสอบการวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) ควรใกล้เคียงกับ 1
วิธีทดสอบ t และ z ที่พัฒนาขึ้นในศตวรรษที่ 20 ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติจนถึงปี 1918 เมื่อ Ronald Fisher สร้างการวิเคราะห์วิธีความแปรปรวนการวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) เรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์ความแปรปรวนของฟิชเชอร์และเป็นส่วนขยายของการทดสอบ t และ z คำนี้กลายเป็นที่รู้จักในปี 1925 หลังจากที่ปรากฏในหนังสือของฟิชเชอร์ วิธีการทางสถิติสำหรับนักวิจัย มันถูกใช้ในจิตวิทยาเชิงทดลองและต่อมาขยายไปสู่วิชาที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
สูตรการวิเคราะห์ผลต่างและการคำนวณ
ไม่มีสูตรการวิเคราะห์ความแปรปรวนเดียวสำหรับการตรวจสอบทั้งหมด การวิเคราะห์ความแปรปรวนที่คุณทำจะขึ้นอยู่กับประเภทของตัวแปรที่คุณกำลังวิเคราะห์ ต่อไปนี้คือสูตรการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลักบางส่วน:
สูตรความแปรปรวนของต้นทุนวัสดุ:
ต้นทุนมาตรฐาน – ต้นทุนจริง = (ปริมาณมาตรฐาน x ราคามาตรฐาน) – (ปริมาณจริง X ราคาจริง)
สูตรความแปรปรวนของแรงงาน:
ค่าจ้างมาตรฐาน – ค่าจ้างจริง = (ชั่วโมงมาตรฐาน x ราคามาตรฐาน) – (ชั่วโมงจริง x ราคาจริง)
สูตรความแปรปรวนค่าโสหุ้ยคงที่:
(เอาต์พุตจริง x อัตรามาตรฐาน) – ค่าโสหุ้ยคงที่จริง
สูตรผลต่างการขาย:
(คุณภาพตามงบประมาณ x ราคาตามงบประมาณ) – (คุณภาพจริง x ราคาจริง)
การวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) ทางเดียวเป็นประเภทการทดสอบที่ง่ายที่สุด โดยเปรียบเทียบวิธีจากกลุ่มอิสระสองกลุ่มโดยใช้อัตราส่วน F ตามสมมติฐานว่าง ถ้าทั้งสองวิธีเท่ากัน ผลลัพธ์จะมีนัยสำคัญ
การวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) ทางเดียวมีประโยชน์ในการเปรียบเทียบสองกลุ่ม และสามารถบอกคุณได้ว่าพวกเขาแตกต่างกันหรือไม่ อย่างไรก็ตาม มันมีข้อจำกัดบางประการ จะไม่บอกคุณว่ากลุ่มใดเบี่ยงเบนหรือแตกต่างกัน
ในขณะที่ การวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) ทางเดียวเปรียบเทียบสองกลุ่ม การวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) แบบสองทางจะเปรียบเทียบตัวแปรอิสระสองตัวกับตัวแปรการวัด ผลของปฏิสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเหล่านี้จะถูกเปรียบเทียบโดยการสังเกตหลาย ๆ ครั้ง โดยมีอัตราส่วน F ที่คำนวณสำหรับแต่ละสมมติฐาน ต้องมีสมมติฐานบางประการสำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน Analysis of Variance (ANOVA) ประเภทนี้ รวมถึงขนาดตัวอย่างที่เท่ากันสำหรับแต่ละกลุ่ม