Pidev tunnus, binaarne või diskreetne faktor
Kui regressioonanalüüs sobis juhul, mil nii uuritav tunnus kui ka faktor olid mõlemad paljude väärtustega ehk pidevad, siis selles alalõigus on faktor, mille mõju me hinnata tahame, väheste võimalike väärtustega - vahet pole, kas see on arvuline või nominaalne.
Analüüsi eesmärk on selgitada välja, kas uuritav tunnus on faktori erinevate tasemete (väärtuste) juures sama suur - seda muidugi keskmiselt. Sellise keskmiste võrdlemise meetodi juures on oluline jälgida, et uuritava tunnuse hajuvused faktori eri tasemete juures oleksid samasugused, muidu ei saa üldistada valimi põhjal saadud tulemusi üldkogumile korrektselt. Vaata ka loengut!
Analüüsi eesmärk on selgitada välja, kas uuritav tunnus on faktori erinevate tasemete (väärtuste) juures sama suur - seda muidugi keskmiselt. Sellise keskmiste võrdlemise meetodi juures on oluline jälgida, et uuritava tunnuse hajuvused faktori eri tasemete juures oleksid samasugused, muidu ei saa üldistada valimi põhjal saadud tulemusi üldkogumile korrektselt. Vaata ka loengut!
Näiteandmestik on sama mis regressioonanalüüsi korral (peipsi_zpl.csv) .
Vaatleme Peipsi järve ja Lämmijärve klorofüll a andmeid, mis on kogutud augustikuus 19 aasta jooksul . Nominaalne faktor on järveosa, millel on kaks taset- Peipsi Suurjärv ja Lämmijärv. Antud juhul on tegu faktoriga, millel on 2 taset, sellisel juhul on võimalik kasutada nii t-testi kui ka dispersioonanalüüsi (ANOVA).
