در ابتدا لازم است تا یک تعریف کلی و ساده برای آنالیز واریانس ارائه دهیم. تعریف ارائه شده در این بخش باید برای افراد مبتدی و متخصص در این زمینه قابل‌درک باشد. به همین دلیل ترجیح می‌دهیم که با ذکر یک مثال، این مفهوم را تعریف کنیم. تصور کنید که شما بخواهید میزان اثرگذاری دو متغیر کمی و کیفی بر روی یکدیگر را موردبررسی قرار دهید. یک مثال عینی در این زمینه می‌تواند تأثیر سطح تحصیلات کارمندان یک اداره بر روی میزان حقوق دریافتی آن‌ها باشد.
در این مثال ما حقوق دریافتی را به عنوان داده کمی و سطح تحصیلات را یک متغیر کیفی در نظر می‌گیریم. برای بررسی این موضوع در ابتدا باید میانگین حقوق دریافتی کارمندان در هر سطح تحصیلی را به دست آوریم. سپس با کمک ابزاری به عنوان آنالیز واریانس، تحلیل می‌کنیم که میانگین حقوق دریافتی در سطوح تحصیلی مختلف، چه تفاوتی با یکدیگر دارند. درصورتی‌که میانگین حقوق در بین این سطوح با یکدیگر متفاوت باشند، متوجه می‌شویم که مدرک تحصیلی کارمندان بر روی حقوق دریافتی آن‌ها اثرگذار است. بر این اساس می‌توانیم نتیجه بگیریم که از تحلیل واریانس برای بررسی میانگین‌ها استفاده می‌شود تا متوجه وجود یا عدم وجود اختلاف در بین آن‌ها شویم.
درصورتی‌که با داده‌های آماری و تحلیل آن‌ها آشنایی نسبی داشته باشید، قطعا میدانید که تجزیه و تحلیل واریانس، دارای انواع مختلفی است. درصورتی‌که بخواهیم به سراغ معروف‌ترین انواع تحلیل واریانس برویم، باید تحلیل واریانس یک طرفه و تحلیل واریانس دو طرفه را معرفی کنیم. کاربردها، مشخصه‌ها و ویژگی‌های این دو نوع تجزیه واریانس با یکدیگر تفاوت دارند. در راستا استفاده درست و به جا از این تحلیل‌ها، شما باید اطلاعات خود را درباره آن‌ها گسترش دهید.
در ابتدا قصد داریم به معرفی و کاربرد تحلیل واریانس یک طرفه بپردازیم که با عنوان‌های تحلیل واریانس یک راهه یا تحلیل واریانس یک متغیره نیز شناخته می‌شود. درصورتی‌که در یک مطالعه آماری با میانگین دو یا بیشتر متغیر مستقل روبه رو شوید که باید مورد مقایسه قرار بگیرند، باید به سراغ روش تحلیل واریانس یک طرفه یا همان واریانس anova بروید تا بتوانید به یک نتیجه معتبر دست پیدا کنید. این روش تحلیل واریانس را می‌توانیم به نوعی یک آزمون t بسط داده شده معرفی کنیم. درواقع با استفاده از این روش تجزیه واریانس، دیگر نیاز نیست که چندین آزمون t برای میانگین‌ها انجام دهید.
بعد از آشنایی با تحلیل واریانس یک طرفه، لازم است تا درباره تحلیل واریانس دو طرفه نیز اطلاعات خود را افزایش دهید، تا بتوانید از هرکدام از آن‌ها در موقعیت مناسب خود استفاده کنید. درصورتی‌که بخواهید تفاوت‌های میانگین بین گروه‌های مختلف که در بین دو متغیر مستقل تقسیم شده‌اند را مقایسه کنید، باید به سراغ تحلیل واریانس دو طرفه بروید. به صورت کلی می‌توانیم بگویم هدف این نوع از تحلیل واریانس، فهمیدن اثرگذاری دو متغیر مستقل و یک متغیر وابسته بر روی یکدیگراست. این نوع از تحلیل واریانس معمولا با عنوان تحلیل واریانس دو راهه نیز شناخته می‌شود.
به صورت کلی مباحث مربوط به تحلیل واریانس، بسیار گسترده هستند. به همین دلیل شما باید درباره موضوعات مختلف مربوط به این موضوع اطلاعات کاملی داشته باشید تا در قدم بعدی بتوانید به آموزش این تحلیل و به کارگیری آن بپردازید. درصورتی‌که در یک تحقیق آماری، بیشتر از یک متغیر وابسته وجود داشته باشد، باید به سراغ تحلیل واریانس چند متغیره بروید و از این طریق به نتیجه‌گیری‌های اصولی و درستی دست پیدا کنید. تحلیل واریانس چند متغیره در بحث‌های تخصصی بیشتر با عنوان مانوا شناخته می‌شود. مانوا هم به صورت یک طرفه و هم به صورت دو طرفه وجود دارد. پس باید بر اساس نوع و تعداد متغیرهای خود، گزینه مناسب را از بین آن‌ها انتخاب کرده و به کار بگیرید.
بعدازاینکه با تحلیل واریانس به روش‌های مختلف آشنا شدیم، لازم است تا در این بخش به تحلیل کواریانس بپردازیم. به صورت کلی تحلیل کواریانس را می‌توانیم یکی از مهم‌ترین مباحث آماری بدانیم که هر فرد فعال در این زمینه، باید درباره آن اطلاعات کافی داشته باشد. تحلیل کواریانس چند متغییره یا همان ancova در مواردی به کار گرفته می‌شود که علاوه بر متغیر وابسته و متغیرهای مستقل، متغیرهای اضافی دیگری نیز بر روی نتیجه نهایی بررسی، تأثیر بگذارند. این متغیرهای اضافی باید قابلیت اضافه شده به مدل تحت عنوان یک متغیر مستقل را داشته باشند. این نوع از تحلیل کاربرد بسیار زیادی و گسترده‌ای در مباحث آماری مختلف دارد. از این رو بسیاری از افرادی که در پژوهش‌های آماری فعالیت می‌کنند و یا حتی درگیر پایان‌نامه هستند، باید اطلاعات خود را در این باره ارتقا دهند.
واریانس را می‌توانیم یکی از مهم‌ترین و اصلی‌ترین پارامترها در دنیای آمار و داده‌ها بدانیم. از این رو باید بگوییم که این فاکتور از اهمیت بسیار بالایی در این فضا برخوردار است. واریانس در چندین و چند فرمول مربوط به آمار کاربرد داشته و می‌تواند شما را به سمت نتایج مختلفی از داده‌هایی که در اختیار دارید سوق دهد. بر همین اساس باید بگوییم که یادگیری تحلیل واریانس، مزایای بسیار زیاد و گسترده‌ای به دنبال دارد که شما می‌توانید به سادگی از تمام آن‌ها بهره ببرید.
یکی از اولین مزیت‌های یادگیری آنالیز و تجزیه واریانس، آشنایی با انواع مختلف تحلیل واریانس است. همان‌طور که اشاره کردیم روش‌های مختلفی برای تحلیل واریانس وجود دارند. علاوه بر موارد ذکرشده در بخش‌های قبلی باید به مواردی مانند تحلیل واریانس اندازه، تحلیل واریانس عاملی، تحلیل واریانس رگرسیون و ... اشاره کنیم. شما با پشت سر گذاشتن دوره‌های آموزشی موجود در این زمینه، می‌توانید به تمام مباحث موجود در variance مسلط شوید.
در بسیاری از مواقع برای رسیدن به نتیجه‌ای دقیقا مشابه با نتیجه حاصل از تجزیه واریانس، ممکن است شما مجبور شوید که محاسبات پیچیده‌ای را انجام دهید. انجام آزمون t برای چندین بار و چندین متغیر یکی از همین اقدامات است. درصورتی‌که اگر بتوانید به صورت کامل به آنالیز واریانس مسلط شده و آن را در مثال‌های مختلف به کار بگیرید، می‌توانید به سادگی و بدون نیاز به طی کردن چنین فرایندهایی، به نتیجه مطلوب و دقیقی دست پیدا کنید.
آموزش تحلیل واریانس
دینای آمار و داده‌ها، از چندین فرمول و مفاهیم مختلف تشکیل شده است که هرکدام از آن‌ها به موضوعات متفاوتی اشاره دارند. یکی از مهم‌ترین مفاهیم آماری، واریانس است. زمانی که شما نیاز به مقایسه در بین چندین میانگین و متغیر را داشته باشید، باید از طریق آزمون واریانس اقدام کرده و به تحلیل کامل این پارامتر بپردازید. روش‌های مختلفی برای تحلیل واریانس وجود دارند که از بین آن‌ها می‌توانیم به one way anova و tow way anova اشاره کنیم که هرکدام مشخصه‌های مخصوص به خود را دارند. در بخش‌های قبلی به صورت کامل به توضیح درباره روش‌های موجود برای تحلیل واریانس و مزایای یادگیری این کار پرداختیم تا شما بتوانید با اطلاعات بیشتری اقدام به یادگیری نحوه تحلیل واریانس کنید.