Em estatística, a análise de variância (ANOVA) é uma maneira de analisar diferentes grupos de dados para ver se eles estão relacionados ou semelhantes. Um teste importante dentro da ANOVA é o erro quadrático médio (MSE). Essa quantidade é uma maneira de estimar a diferença entre os valores previstos por um modelo estatístico e os valores medidos do sistema real. O cálculo do MSE raiz pode ser feito em algumas etapas simples.

Soma de erros quadrados (SSE)

Calcule a média geral de cada grupo de conjuntos de dados. Por exemplo, digamos que há dois grupos de dados, defina A e B, onde o conjunto A contém os números 1, 2 e 3 e o conjunto B contém os números 4, 5 e 6. A média do conjunto A é 2 (encontrado por adicionando 1, 2 e 3 juntos e dividindo por 3) e a média do conjunto B é 5 (encontrado adicionando 4, 5 e 6 juntos e dividindo por 3).

Subtraia a média dos dados do pontos de dados individuais e quadricule o valor seguinte. Por exemplo, no conjunto de dados A, subtrair 1 pela média de 2 fornece um valor de -1. Esquadrinhando este número (isto é, multiplicando-o por si) dá 1. Repetindo este processo para o resto dos dados do conjunto A fornece 0 e 1, e para o conjunto B, os números são 1, 0 e 1 também

Resuma todos os valores ao quadrado. Do exemplo anterior, a soma de todos os números quadrados produz o número 4.

Calculando o MSE raiz em ANOVA

Encontre os graus de liberdade para erro subtraindo o número total de pontos de dados por os graus de liberdade para tratamento (o número de conjuntos de dados). Em nosso exemplo, há seis pontos de dados totais e dois conjuntos de dados diferentes, o que dá 4 como os graus de liberdade para erro.

Divida o erro de soma de quadrados pelos graus de liberdade de erro. Continuando o exemplo, dividir 4 por 4 dá 1. Esse é o erro quadrático médio (MSE).

Pegue a raiz quadrada do MSE. Concluindo o exemplo, a raiz quadrada de 1 é 1. Portanto, o MSE raiz para ANOVA é 1 neste exemplo.