Zanim poznałem analizę wariancji, porównywałem grupy tak, jak robi to większość ludzi intuicyjnie — patrząc na średnie i zgadując, czy różnica jest 'duża'. ANOVA nauczyła mnie, że 'duża' to pytanie względne: duża w porównaniu z czym?
Kluczowe olśnienie przyszło, gdy zrozumiałem, że metoda ta w gruncie rzeczy porównuje dwa źródła zmienności — tę pomiędzy grupami i tę wewnątrz grup. Różnica średnich, która wygląda imponująco, traci sens, jeśli sama grupa jest równie rozproszona wewnętrznie. To nie liczba różnicy się liczy, tylko jej rozmiar w stosunku do naturalnego szumu.
Od tamtej pory, patrząc na jakiekolwiek porównanie grup — czy to w danych, czy w codziennych obserwacjach — zadaję sobie pytanie, którego wcześniej nie zadawałem: czy ta różnica jest duża na tle tego, jak bardzo rzeczy w ogóle się różnią same w sobie?
Dodaj komentarz