Análise de variância , ou ANOVA , é uma técnica estatística avançada usada em testes de hipóteses . Os testes de técnica se as médias de duas populações separadas são iguais. ANOVA é normalmente ensinado em direção ao final de uma aula de faculdade estatísticas e pode ser um conceito difícil para os alunos a compreender . PowerPoint é uma ferramenta que pode ajudá-lo a fatos atuais sobre ANOVA em partes do mordida-tamanho , facilitando a discussão e reforçando a compreensão do conceito. Instruções
1

Criar um slide para introduzir a definição de análise de variância. Uma definição formal cria um ponto de partida para que os alunos compreendam o que ANOVA é . Por exemplo , você pode digitar a equação para one-way ANOVA , juntamente com a finalidade, que é a de saber se os dados de diferentes grupos tem a mesma média .
2

Digite alguns dados de amostra em um segundo deslizar. Por exemplo , você pode digitar uma lista de contagem de bactérias para os ovos de dois fabricantes diferentes no slide. Dando um exemplo é uma oportunidade para discutir por que saber se os meios para duas populações diferentes são a mesma pode ser importante.
3

colocar a tabela ANOVA padrão no terceiro slide. Uma tabela ANOVA padrão tem colunas com as somas de quadrados , graus de liberdade , quadrados médios ( SS /DF), a estatística F e valor p. Tipo debaixo da mesa que a estatística F seria usado para fazer um teste de hipóteses para descobrir se as bactérias contagens médias do slide anterior são os mesmos.
4

Trabalhe o exemplo nos próximos slides deslizar. No exemplo acima , você poderia trabalhar através de descobrir a estatística F para os contagem de bactérias em ovos. Destaque o valor de p que você começa a partir do teste . Os alunos aprendem sobre ANOVA terá encontrado o valor de p muitas vezes ao longo de um semestre; destacando o valor p vai chamar a atenção para o conhecimento prévio
5

Adicione um slide para resumir os passos a tomar quando . cálculo ANOVA .
6

Adicione um slide final delineando armadilhas do teste ANOVA. Por exemplo , os erros podem rastejar em se realizar uma série de testes t . Vários testes de comparação deve ser usado no lugar de realizar uma série de testes t .