Analyse van varianties (ANOVA)

Wat is een variantieanalyse (ANOVA)?

Variantieanalyse (ANOVA) wordt in de financiële wereld op verschillende manieren gebruikt, bijvoorbeeld om de bewegingen van effectenprijzen te voorspellen door eerst te bepalen welke factoren van invloed zijn op voorraadschommelingen. Deze analyse kan waardevol inzicht geven in het gedrag van een beveiliging of marktindex onder verschillende omstandigheden.

Een variantieanalyse (ANOVA) begrijpen

Analyse van varianties (ANOVA) statistische modellen werden aanvankelijk geïntroduceerd in een wetenschappelijk artikel geschreven door Ronald Fisher, een Britse wiskundige, in het begin van de 20e eeuw. Hij wordt gecrediteerd met de eerste introductie van de term variantie.

Analyse van variantie in financiën

Bij ANOVA-testen wordt niet alleen gekeken naar de verschillen, maar ook naar de mate van variantie, of het verschil daartussen, in variabele gemiddelden. Het is een manier om de statistische significantie van de variabelen te analyseren. ANOVA-analyse wordt als nauwkeuriger beschouwd dan

t-testen omdat het flexibeler is en minder observaties vereist. Het is ook beter geschikt voor gebruik in complexere analyses dan die welke kunnen worden beoordeeld door tests uit te voeren. Bovendien kunnen onderzoekers met ANOVA-testen relaties tussen variabelen ontdekken, terwijl een t-test dat niet doet. Variaties van ANOVA-testen omvatten One-Way ANOVA (gebruikt om te zoeken naar statistisch significante verschillen tussen twee of meer onafhankelijke variabelen), Tweerichtings-ANOVA (om mogelijke interactie van twee onafhankelijke variabelen op één afhankelijke variabele te ontdekken) en factoriële ANOVA, waarbij doorgaans twee of meer factoren of variabelen met twee niveaus worden beoordeeld.

Analyse van variantietesten wordt in de financiële wereld op verschillende manieren gebruikt, bijvoorbeeld om de bewegingen van effectenprijzen te voorspellen door eerst te bepalen welke factoren van invloed zijn op voorraadschommelingen. Deze analyse kan waardevol inzicht geven in het gedrag van een effect of marktindex onder verschillende omstandigheden.

Dit type analyse probeert de verschillende onderliggende factoren op te splitsen die zowel de prijs van effecten als het marktgedrag bepalen. Het kan bijvoorbeeld mogelijk aantonen hoeveel van de stijging of daling van een effect te wijten is aan veranderingen in de rentetarieven. Een t-toets en f-toets worden gebruikt om de resultaten van een variantieanalyse te analyseren om te bepalen welke variabelen statistisch significant zijn.

Analyse van variantie in niet-financiële toepassingen

Naast de toepassingen in de financiële sector, wordt ANOVA ook gebruikt om hypothesen te testen bij het beoordelen klinische onderzoeksgegevens, bijvoorbeeld om de effecten van verschillende behandelprotocollen op de patiënt te vergelijken resultaten; in sociaalwetenschappelijk onderzoek (bijvoorbeeld om de effecten van geslacht en klasse op bepaalde variabelen te beoordelen), in software-engineering (bijvoorbeeld om databasebeheersystemen te evalueren), onder andere in de productie (om product- en proceskwaliteitsstatistieken te beoordelen) en industrieel ontwerp; velden.