Κεφάλαιο 13. Εισαγωγή στην. Η Ανάλυση ιακύµανσης

Σχετικά έγγραφα
Κεφάλαιο 14. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Ενότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA

Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)

Κεφάλαιο 15. Παραγοντική ανάλυση διακύµανσης. Παραγοντική

Ανάλυση Διακύμανσης με ένα Παράγοντα (One Way ANOVA)

ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ (ΑΝOVA)

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Κεφάλαιο 16. Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: το στατιστικό κριτήριο χ 2. Προϋποθέσεις για τη χρήση του τεστ. ιαφορές ή συσχέτιση.

Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος

Εισόδημα Κατανάλωση

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Κεφάλαιο 7. Έλεγχος Υποθέσεων. Ένα παράδειγµα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

Ανάλυση διακύμανσης (Μονοδιάστατη) One-Way ANOVA

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

T-tests One Way Anova

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017

ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΜΕΣΟΛΟΓΓΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

ONE WAY ANOVA. .Π.Μ.Σ. Μαθηµατικά των Υπολογιστών & των αποφάσεων. Πάτρα, 11 Ιανουαρίου 2011

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών Τµήµα Στατιστικής Σηµειώσεις για το µάθηµα : Ανάλυση ιακύµανσης και Σχεδιασµός Πειραµάτων

Παράγοντας Β. Περιθώριοι µέσοι παράγοντα Β

Στατιστική Συμπερασματολογία

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Μάθηµα εύτερο-τρίτο- Βασικά Ζητήµατα στο Απλό Γραµµικό Υπόδειγµα Ακαδηµαϊκό Έτος

Χαρακτηριστικά της ανάλυσης διασποράς. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (One-way analysis of variance)

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 2 ο ) 31/3/2017

Πολλαπλή παλινδρόμηση (Multivariate regression)

ΕΛΕΓΧΟΙ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗΣ & ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116)

Οι θεµελιώδεις έννοιες που απαιτούνται στη Επαγωγική Στατιστική (Εκτιµητική, ιαστήµατα Εµπιστοσύνης και Έλεγχοι Υποθέσεων) είναι:

Οι δείκτες διασποράς. Ένα παράδειγµα εργασίας

Στατιστικό κριτήριο χ 2

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Δοκιμές προτίμησης και αποδοχής

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ

ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ..Π.Μ.Σ. Μαθηµατικά των Υπολογιστών και των Αποφάσεων. Πάτρα, 27 Ιανουαρίου 2011

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

Κεφάλαιο 12. Σύγκριση μεταξύ δύο δειγμάτων: Το κριτήριο t

Β06Σ03 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΗ

1. Εισαγωγή Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στις ιδιότητες µιας άγνωστης παραµέτρους του πληθυσµού: Ο κατηγορούµενος είναι αθώος

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 4: Διάστημα Εμπιστοσύνης - Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

x y max(x))

2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Οι στατιστικοί έλεγχοι x τετράγωνο, t- test, ANOVA & Correlation. Σταμάτης Πουλακιδάκος

) = a ο αριθµός των µηχανών n ο αριθµός των δειγµάτων που παίρνω από κάθε µηχανή

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις στο μάθημα ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ Ι

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

Συνάφεια μεταξύ ποιοτικών μεταβλητών. Εκδ. #3,

Εισαγωγή στην Ανάλυση Παραλλακτικότητας

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Ιδιότητες της ευθείας παλινδρόµησης

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΜΕΛΕΤΗ ΑΠΟ ΟΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ ΙΑΦΟΡΩΝ ΚΑΤΗΓΟΡΙΩΝ ΜΕΓΕΘΩΝ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΛΥΚΕΙΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

5 o Μάθημα Έλεγχοι Υποθέσεων

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Στατιστική Ι (1/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι ΦΥΛΛΑΔΙΟ

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

SOURCE DF SUM OF SQUARES MEAN SQUARE F VALUE PR F MODEL (a) E04 (e) (g) (h) ERROR (b) (d) (f) TOTAL (c) E04 R SQUARE (i) PARAMETER

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

Kruskal-Wallis H

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ Ή ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ (ANALYSIS OF VARIANCE VARIANCE ANALYSIS ANOVA ANOVA

ΕΙΣΑΓΩΓΗ σ. 2 Α. ΕΡΕΥΝΑ ΚΑΙ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Κεφάλαιο 2

Αναλυτική Στατιστική

Μη Παραµετρικά Κριτήρια. Παραµετρικά Κριτήρια

τατιστική στην Εκπαίδευση II

Transcript:

Κεφάλαιο 13 Εισαγωγή στην Ανάλυση ιακύµανσης 1 Η Ανάλυση ιακύµανσης Από τα πιο συχνά χρησιµοποιούµενα στατιστικά κριτήρια στην κοινωνική έρευνα Γιατί; 1. Ενώ αναφέρεται σε διαφορές µέσων όρων, όπως και το κριτήριο t, δεν έχει περιορισµούς στον αριθµό των µέσων όρων που είναι δυνατόν να συγκριθούν.. Μας επιτρέπει να µελετήσουµε ταυτόχρονα την επίδραση δύο ή περισσότερων ανεξάρτητων µεταβλητών. Έτσι, υπολογίζουµε όχι µόνο την επίδραση της καθεµίας ανεξάρτητης µεταβλητής στην εξαρτηµένη, αλλά και τις αλληλεπιδραστικές συνέπειες των ανεξάρτητων µεταβλητών στην εξαρτηµένη. 1

Ένα παράδειγµα Τι θα κάνατε στην περίπτωση που είχατε δεδοµένα από τέσσερις ερευνητικές οµάδες και θέλατε να συγκρίνετε τις επιδόσεις τους; Μια πιθανή απάντηση: να πραγµατοποιήσουµε πολλαπλά κριτήρια t σε όλους τους πιθανούς συνδυασµούς µέσων όρων Κάτι τέτοιο δεν θα ήταν ενδεδειγµένο για δύο λόγους: Ο πρακτικός λόγος: όσο περισσότερες οµάδες δεδοµένων έχουµε, τόσο περισσότερα κριτήρια t θα πρέπει να πραγµατοποιήσουµε (π.χ., µε οκτώ οµάδες πρέπει να γίνουν 8 κριτήρια t!) Ο στατιστικός λόγος: όσο περισσότερα κριτήρια t πραγµατοποιούνται, τόσο αυξάνει η πιθανότητα να οδηγηθούµε σε σφάλµα Τύπου Ι 3 Η διακύµανση των ερευνητικών δεδοµένων Ας υποθέσουµε ότι έχουµε πραγµατοποιήσει µια έρευνα στην οποία εξετάστηκε η επίδραση του φύλου στην επίδοση σε µια δοκιµασία. Είναι αναµενόµενο ότι οι µετρήσεις θα διαφέρουν µεταξύ τους (έστω και ελάχιστα) και οι διαφορές αυτές θα είναι προς δύο κατευθύνσεις: 1. Θα διαφέρουν µεταξύ τους οι τιµές καθεµίας ερευνητικής οµάδας (π.χ., όλα τα αγόρια δεν θα έχουν την ίδια επίδοση) λόγω ατοµικών διαφορών και τυχαίων σφαλµάτων.. Θα διαφέρουν µεταξύ τους οι µέσοι όροι των ερευνητικών συνθηκών (η µέση επίδοση των αγοριών και αυτή των κοριτσιών δεν θα είναι ακριβώς η ίδια) λόγω της επίδρασης της ανεξάρτητης µεταβλητής (του φύλου), ατοµικών διαφορών και τυχαίων σφαλµάτων. Αυτό που κάνει ένα παραµετρικό στατιστικό κριτήριο είναι να υπολογίζει το ποσοστό της συνολικής διακύµανσης των µετρήσεων που οφείλεται στην ανεξάρτητη µεταβλητή 4

Η διακύµανση των ερευνητικών δεδοµένων Το σύνολο της διακύµανσης οφείλεται τόσο στην επίδραση των ανεξάρτητων µεταβλητών όσο και σε όλους τους άγνωστους παράγοντες Σφάλµα: Το ποσοστό της συνολικής διακύµανσης των τιµών µιας οµάδας που προκύπτει κατά τη µέτρηση µιας συµπεριφοράς από µια συνισταµένη πολλαπλών παραγόντων που παρεµβαίνουν κατά τη στιγµή της εκδήλωσης της συµπεριφοράς Επιδίωξη κάθε ερευνητή είναι το µεγαλύτερο ποσοστό της συνολικής διακύµανσης των τιµών να οφείλεται στο χειρισµό της ανεξάρτητης µεταβλητής, ενώ το ποσοστό της διακύµανσης που οφείλεται στους άγνωστους παράγοντες (σφάλµα) να είναι ελάχιστο. Τα ποσοστά αυτά µπορούν να εκφραστούν µε ένα κλάσµα (πηλίκο): αναµενόµενη διακύµανση ως αποτέλεσµα των ανεξάρτητων µεταβλητών διακύµανση που οφείλεται σε όλες τις άλλες µεταβλητές (σφάλµα) 5 Συστηµατικές διαφορές και τυχαία σφάλµατα 6 3

Συστηµατικές διαφορές και τυχαία σφάλµατα 7 Ο υπολογισµός της διακύµανσης των τιµών Η έννοια της διακύµανσης Ο τύπος υπολογισµού της (όπου d η απόκλιση καθεµίας τιµής από το µέσο όρο): Σ = Ν d Εποµένως, ο τύπος µπορεί να γραφεί και ως εξής: s s Σ( Χ Χ = Ν ) Το σηµαντικότερο τµήµα στον υπολογισµό της διακύµανσης είναι το άθροισµα των τετραγώνων (Sum of Squares - SS), δηλαδή το άθροισµα των τετραγώνων των αποκλίσεων µιας οµάδας τιµών από το µέσο όρο τους: Σ( Χ Χ) 8 4

Η διαδικασία της ανάλυσης διακύµανσης Ένα απλό παράδειγµα: Ο µέσος όρος του συνόλου των τιµών (λαµβάνοντας υπόψη όλες τις µετρήσεις της έρευνας) είναι 6 και το άθροισµα των τετραγώνων του συνόλου των τιµών (SS total ) είναι 160 9 Η διαδικασία της ανάλυσης διακύµανσης 10 5

Η διαδικασία της ανάλυσης διακύµανσης Βασισµένοι στους υπολογισµούς του πίνακα της προηγούµενης διαφάνειας έχουµε: Το άθροισµα των τετραγώνων εντός των οµάδων (SS within ) είναι 30 (10+10+10) Το άθροισµα των τετραγώνων µεταξύ των συνθηκών (SS between ) είναι 130: Αυτό προκύπτει αν πάρουµε µόνο τους τρεις µέσους όρους (3, 5 και 10), όπου διαπιστώνουµε ότι έχουν µέσο όρο 6 και άθροισµα τετραγώνων 6. Αυτές βεβαίως δεν είναι αρχικές τιµές αλλά µέσοι όροι και, εφόσον ο κάθε µέσος όρος υπολογίζεται από 5 τιµές, χρειάζεται να πολλαπλασιάσουµε το 6 επί 5 προκειµένου να πάρουµε ένα δείκτη της διακύµανσης των τιµών (και όχι των µέσων όρων) µεταξύ των συνθηκών. Προσέξτε ότι: SS total = SS between + SS within (160=130+30) 11 Η διαδικασία της ανάλυσης διακύµανσης Το επόµενο βήµα είναι ο υπολογισµός των βαθµών ελευθερίας για το σύνολο του δείγµατος (df total ), εντός των οµάδων (df within ), και µεταξύ των συνθηκών (df between ). Ακριβώς όπως επιµερίσαµε τα αθροίσµατα των τετραγώνων και τους βαθµούς ελευθερίας, µπορούµε να υπολογίσουµε και τη διακύµανση µεταξύ και εντός των συνθηκών της έρευνας: ιακύµανση µεταξύ των οµάδων: Το ποσοστό της συνολικής διακύµανσης που οφείλεται στη διακύµανση των τιµών µέσα σε κάθε οµάδα (συνθήκη) ιακύµανση εντός των οµάδων: Το ποσοστό της συνολικής διακύµανσης που οφείλεται στη διακύµανση των τιµών µέσα σε κάθε οµάδα (συνθήκη) 1 6

Η διαδικασία της ανάλυσης διακύµανσης Τέλος, αν συγκρίνουµε τη διακύµανση µεταξύ των συνθηκών µε τη διακύµανση εντός των οµάδων, θα πάρουµε ένα στατιστικό δείκτη που αποκαλύπτει τις συστηµατικές διαφορές µεταξύ των συνθηκών (αν υπάρχουν). Ο στατιστικός αυτός δείκτης ονοµάζεται πηλίκο της διακύµανσης ή F-τιµή (variance ratio ή F): ιακύµανση µεταξύ των συνθηκών F = Σφάλµα Αυτό το πηλίκο θα µπορούσε επίσης να εκφραστεί ως εξής: F = Συστηµατικές διαφορές + Σφάλµα Σφάλµα 13 Οι δύο ανεξάρτητες εκτιµήσεις της διακύµανσης Ησχέση µεταξύ του µεγέθους της διακύµανσης και του µεγέθους της διαφοράς των µέσων όρων και η επίδρασή τους στη στατιστική σηµαντικότητα του F 14 7