Qu'est‑ce qu'une ANOVA ?

L'analyse de la variance (ANOVA) vérifie l'hypothèse selon laquelle les moyennes de deux populations ou plus sont égales. Les ANOVA évaluent l'importance d'un ou plusieurs facteurs en comparant les moyennes des variables de réponse pour les différents niveaux de facteurs. L'hypothèse nulle stipule que toutes les moyennes de la population (moyennes des niveaux de facteurs) sont égales, tandis que l'hypothèse alternative stipule qu'au moins l'une d'elles diffère.

Pour effectuer une ANOVA, vous devez disposer d'une variable de réponse continue et d'au moins un facteur de catégorie à deux niveaux ou plus. Les ANOVA requièrent des données issues de populations distribuées à peu près normalement, avec des variances égales entre les niveaux de facteurs. Toutefois, les procédures ANOVA fonctionnent assez bien même si l'hypothèse de la normalité n'est pas respectée, à moins qu'une ou plusieurs lois soient très asymétriques ou que les variances soient complètement différentes. Ces problèmes peuvent être corrigés en appliquant des transformations au fichier de données d'origine.

Par exemple, vous avez mis sur pied un protocole expérimental pour évaluer la durabilité de quatre prototypes de tapis. Vous installez un échantillon de chaque type de tapis dans dix maisons, et vous mesurez leur tenue dans le temps au bout de 60 jours. Dans la mesure où vous examinez un seul facteur (type de tapis), vous utilisez une ANOVA à un facteur contrôlé.

Si la valeur de p est inférieure à votre niveau d'alpha, vous en concluez qu'au moins une moyenne de durabilité diffère. Pour obtenir plus d'informations sur les différences entre des moyennes spécifiques, utilisez une méthode de comparaisons multiples, comme la méthode de Tukey.

Cette analyse est appelée "analyse de variance" parce que sa procédure s'appuie sur les variances pour déterminer si les moyennes sont différentes. La procédure compare la variance entre les moyennes des groupes et la variance à l'intérieur des groupes afin de déterminer si les groupes font tous partie d'une population plus élargie ou de populations distinctes ayant des caractéristiques propres.