تحليل الفروق (ANOVA)
ما هو تحليل الفروق (ANOVA)؟
تحليل الفروق (ANOVA) هو أسلوب إحصائي يستخدم لاختبار الاختلافات أو الارتباطات في تأثيرات المتغيرات المستقلة على متغير تابع.
يتم استخدام ANOVA في التمويل بعدة طرق مختلفة ، مثل التنبؤ بحركات أسعار الأوراق المالية عن طريق تحديد العوامل التي تؤثر على تقلبات الأسهم أولاً. يمكن أن يوفر هذا التحليل نظرة ثاقبة حول سلوك مؤشر الأمان أو السوق في ظل ظروف مختلفة.
فهم تحليل الفروق
تم تقديم النماذج الإحصائية لتحليل الفروق (ANOVA) في البداية في ورقة علمية كتبها رونالد فيشر ، عالم رياضيات بريطاني ، في أوائل القرن العشرين. يُنسب إليه أولاً إدخال مصطلح التباين.
لا يقوم اختبار ANOVA بفحص الاختلافات فحسب ، بل يبحث أيضًا في درجة التباين ، أو الاختلاف بينهما ، في الوسائل المتغيرة. إنها طريقة لتحليل الأهمية الإحصائية للمتغيرات. يعتبر تحليل ANOVA أحيانًا أكثر دقة من اختبار t لأنه أكثر مرونة ويتطلب عددًا أقل من الملاحظات. كما أنها مناسبة بشكل أفضل للاستخدام في التحليلات الأكثر تعقيدًا من تلك التي يمكن تقييمها من خلال إجراء الاختبارات.
بالإضافة إلى ذلك ، يسمح اختبار ANOVA للباحثين باكتشاف العلاقات بين المتغيرات ، في حين أن اختبار t لا يفعل ذلك. تتضمن متغيرات اختبار ANOVA أحادية الاتجاه ANOVA (تُستخدم للبحث عن فروق ذات دلالة إحصائية بين متغيرين مستقلين أو أكثر) ، و ANOVA ثنائي الاتجاه (للكشف عن التفاعل المحتمل لمتغيرين مستقلين على متغير تابع واحد) و ANOVA عاملي ، والذي يتضمن عادةً تقييم عاملين أو أكثر أو متغيرات بمستويين.
تحليل التباين في التمويل
يستخدم تحليل اختبار التباين في التمويل بعدة طرق مختلفة ، مثل التنبؤ بحركات أسعار الأوراق المالية عن طريق تحديد العوامل التي تؤثر على تقلبات المخزون أولاً. يمكن أن يوفر هذا التحليل نظرة ثاقبة حول سلوك مؤشر الأمان أو السوق في ظل ظروف مختلفة.
يحاول هذا النوع من التحليل تحليل العوامل الأساسية المختلفة التي تحدد سعر الأوراق المالية وكذلك سلوك السوق. على سبيل المثال ، يمكن أن يُظهر مقدار ارتفاع أو انخفاض الورقة المالية بسبب التغيرات في أسعار الفائدة. يتم استخدام اختبار t واختبار f لتحليل نتائج تحليل اختبار التباين لتحديد المتغيرات ذات الأهمية الإحصائية.
تحليل التباين في التطبيقات الأخرى
بالإضافة إلى تطبيقاته في الصناعة المالية ، يتم استخدام ANOVA أيضًا في مجموعة متنوعة من السياقات والتطبيقات لاختبار الفرضيات في مراجعة بيانات التجارب السريرية.
على سبيل المثال ، لمقارنة تأثيرات بروتوكولات العلاج المختلفة على نتائج المرضى ؛ في أبحاث العلوم الاجتماعية (على سبيل المثال لتقييم آثار الجنس والفئة على متغيرات محددة) ، في هندسة البرمجيات (على سبيل المثال لتقييم أنظمة إدارة قواعد البيانات) ، في التصنيع (لتقييم مقاييس جودة المنتج والعملية) ، والتصميم الصناعي من بين أمور أخرى مجالات.
يسلط الضوء
يتم استخدام ANOVA في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك في الأسواق المالية والأسواق المالية لإيجاد وتأكيد الارتباطات والارتباطات بين العوامل المختلفة.
هناك مجموعة متنوعة من تقنيات ANOVA بما في ذلك نماذج أحادية الاتجاه وذات اتجاهين وعوامل.
تحليل الفروق (ANOVA) هي طريقة إحصائية تحلل تأثير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة على متغير تابع ذي أهمية.
