ANOVA da riepiloghi di gruppo
Esegua un'ANOVA a una via con sole medie, deviazioni standard e numerosità: tre gruppi da 4 con medie 3, 5 e 7 e deviazione 1 danno una F di 16 e un valore p di 0,001087837278. Non servono i dati grezzi. Gratis nel suo browser.
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Articoli, manuali e dashboard pubblicano spesso solo medie di gruppo, deviazioni standard e ampiezze campionarie, non i vettori completi di osservazioni. Lei ha comunque bisogno di un'analisi della varianza a un fattore: la statistica F che confronta il quadrato medio tra gruppi con il quadrato medio entro i gruppi, e il p-value di coda superiore sotto la distribuzione F centrale. Questa calcolatrice di ANOVA da riepiloghi di gruppo accetta due o più gruppi, ciascuno con media, deviazione campionaria e ampiezza, ricostruisce la tabella classica di ANOVA e riporta F e p senza richiedere righe grezze.
Cosa significa l'ANOVA a un fattore da riepiloghi
L'analisi della varianza a un fattore verifica se almeno una delle k medie di gruppo differisce dalle altre sotto il modello usuale di normalità e indipendenza a varianze uguali. I manuali partono da osservazioni grezze, ma lo stesso rapporto F si recupera quando ogni gruppo fornisce solo la media campionaria, la deviazione standard campionaria e l'ampiezza. La grande media è la media ponderata per ampiezza delle medie di gruppo.
La somma dei quadrati tra gruppi SSB accumula ciascuna ampiezza per il quadrato dello scostamento della media del gruppo dalla grande media. La somma dei quadrati entro i gruppi SSW accumula ciascun (n meno uno) per il quadrato della deviazione campionaria, che coincide con la somma dei residui al quadrato se la deviazione è la DS campionaria ordinaria. I gradi di libertà sono k meno uno tra gruppi e N meno k entro i gruppi.
I quadrati medi dividono tali somme per i relativi gradi di libertà, e F è il rapporto tra quadrato medio tra e entro. Il p-value è la probabilità che una variabile F centrale con quei gradi di libertà superi la statistica osservata. La dimensione dell'effetto η² vale SSB sulla SS totale quando la SS totale è positiva.
Questa via per riepiloghi è essenziale quando i dati grezzi non possono uscire da un confine di privacy, quando Lei dispone solo di una tabella pubblicata o quando un foglio ha già collassato le repliche in medie e DS. La ricostruzione a mano fallisce se si confonde n con n meno uno, se si mescola DS di popolazione e campionaria, se si ignorano ampiezze disuguali nella grande media o se la coda F si legge sulla riga critica sbagliata.
Automatizzare la ricostruzione da campi espliciti mean, deviation e size rimuove quei passi falsi ed espone ancora le colonne intermedie SS e MS che la stesura di una soluzione si aspetta.
Dove usarla e quanto costa
Usi lo strumento gratuito del browser quando un problema di compito o una tabella di articolo elenca già medie di gruppo, DS e n e Lei serve F e p corrispondenti senza riscrivere i punteggi grezzi. Gli usi tipici includono verificare risposte di ANOVA da manuale a partire da tabelle collassate, vagliare riepiloghi di esperimenti pubblicati prima di richiedere i dati grezzi, insegnare il legame tra la tabella di ANOVA e la coda F, e alimentare F e p in report che memorizzano solo aggregati di gruppo per privacy.
Il percorso browser gira in locale e non richiede account. Mantenga almeno due gruppi con n almeno due ciascuno così i gradi di libertà entro i gruppi sono positivi, preferisca la DS campionaria come deviation e tratti il risultato come un test globale a un fattore, non come sostituto del controllo di indipendenza o di varianza residuale pressoché confrontabile.
Casi d'uso
Chiavi di compiti ed esami
Con sole medie di gruppo pubblicate, DS campionarie e ampiezze, verifichi la statistica F dell'ANOVA a un fattore e il p-value su un'unica tabella canonica.
Tabelle di articoli e report
Ricostruisca F e p da statistiche di riepilogo in riviste o dashboard interne quando i vettori di osservazione grezzi non sono disponibili.
Domande frequenti
La deviation è la deviazione standard campionaria o di popolazione?
Usi la deviazione standard campionaria ordinaria (divisore n−1).
Si può fare un'ANOVA senza i dati grezzi?
Sì. Quando un articolo o una tabella riporta solo media, deviazione standard e numerosità di ogni gruppo, questi tre numeri bastano per ricostruire le somme dei quadrati, la statistica F e il valore p.
Come si calcolano i gradi di libertà?
Tra i gruppi sono il numero di gruppi meno uno; entro i gruppi, la numerosità totale meno il numero di gruppi. Tre gruppi da 4 danno 2 e 9.
Che cosa indica l'eta quadrato?
È la quota della variazione totale spiegata dalle differenze tra le medie dei gruppi: la somma dei quadrati tra gruppi divisa per quella totale. Nell'esempio, 32 su 41 dà 0,780487804878.
Cosa succede se tutte le deviazioni standard sono zero?
Se anche le medie sono uguali, F vale zero e il valore p vale uno. Se le medie differiscono, F è considerata infinita e il valore p è zero, perché dentro i gruppi non c'è dispersione.
Strumenti correlati
Per sviluppatori — accesso via API
Tutto quello che vedi in questa pagina è disponibile anche via API. Questa sezione è per i team che vogliono integrarlo nei propri sistemi; chi non ne ha bisogno può semplicemente usare lo strumento qui sopra.
Endpoint
Autenticazione con Bearer token: un POST mette in coda l'attività e il risultato arriva via webhook o link firmato.
Chiamala dal tuo stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/anova-summary \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"groups":[{"mean":3,"deviation":1,"size":4,"label":"A"},{"mean":5,"deviation":1,"size":4,"label":"B"},{"mean":7,"deviation":1,"size":4,"label":"C"}]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/anova-summary", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"groups": [
{
"mean": 3,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "A"
},
{
"mean": 5,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "B"
},
{
"mean": 7,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "C"
}
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/anova-summary",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"groups": [
{
"mean": 3,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "A"
},
{
"mean": 5,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "B"
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{
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"size": 4,
"label": "C"
}
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/anova-summary", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
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],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"groups":[{"mean":3,"deviation":1,"size":4,"label":"A"},{"mean":5,"deviation":1,"size":4,"label":"B"},{"mean":7,"deviation":1,"size":4,"label":"C"}]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/anova-summary", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Esempio di richiesta
{
"groups": [
{
"mean": 3,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "A"
},
{
"mean": 5,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "B"
},
{
"mean": 7,
"deviation": 1,
"size": 4,
"label": "C"
}
]
}Esempio di risposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.anova_summary",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}L'API è asincrona: ricevi subito un task_id e puoi fare polling fino a 1 richiesta al secondo.
Prezzi
Prezzo pubblicato, senza token né crediti. Se l'attività fallisce, non paghi.
Errori
| HTTP | Codice | Significato |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Chiave API mancante o non valida: controlla l'header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Credito esaurito: ricarica per continuare a eseguire attività. |
404 | unknown_type | Tipo di attività sconosciuto: controlla il campo type della richiesta. |
429 | rate_limited | Troppe richieste in poco tempo: rallenta e riprova tra qualche secondo. |
Note tecniche
Come questa capacità calcola F e p
Ogni oggetto deve includere mean (numero finito), deviation (deviazione standard campionaria non negativa) e size (intero n almeno due). La label opzionale nomina il gruppo nella tabella di risposta; se omessa, i gruppi sono etichettati G1, G2 e così via. Forma poi N come somma delle ampiezze, la grande media come media ponderata per ampiezza, SSB e SSW come sopra, i gradi di libertà, i quadrati medi, F uguale a MSB su MSW quando MSW è positivo, e il p-value di coda superiore tramite l'identità della beta incompleta regolarizzata della distribuzione F. Quando ogni deviazione è zero e tutte le medie coincidono, F è zero e p è uno. Lei invia un corpo JSON con un array groups obbligatorio di almeno due oggetti. Alias come sd, std, n e summaries sono accettati per comodità, ma il contratto canonico è mean, deviation e size. Il motore rifiuta meno di due gruppi, numeri non finiti, deviazioni negative, ampiezze non intere o troppo piccole e righe malformate con invalid_input e senza addebito. Quando le deviazioni sono tutte zero ma le medie differiscono ancora, F è trattato come infinito, p è zero e f_statistic è null con f_statistic_infinite true affinché il JSON resti finito. La risposta restituisce anche k, n_total, grand_mean, df_between, df_within, ss_between, ss_within, ss_total, ms_between, ms_within, eta_squared, i gruppi in eco e una breve stringa di formula. Non c'è casualità, né orologio, né rete; riepiloghi identici producono sempre lo stesso JSON. Il lavoro è validazione più aritmetica O di k più una valutazione limitata a frazione continua della beta incompleta, nel modello di costo analitico di questa capacità parse di tier A al prezzo di $0.002 per richiesta riuscita.
Dove usarla e quanto costa
Chiami l'API quando un notebook, un registro voti, una pipeline di meta-analisi o un job di analytics di prodotto devono risolvere molte tabelle-riepilogo multi-gruppo allo stesso modo ogni volta. L'uso dell'API preleva dal saldo prepagato KIT al prezzo base pubblicato di $0.002 per richiesta riuscita; una validazione fallita non consuma saldo.
Casi di integrazione
Analytics che preserva la privacy
Elabori in batch aggregati a livello di gruppo tramite l'API per testare esperimenti multi-braccio senza inviare dati individuali.
Domande tecniche
Come eseguo un'ANOVA da riepiloghi di gruppo con questa API?
Invii in POST un JSON con groups come array di oggetti, ciascuno con mean, deviation (DS campionaria) e size (n ≥ 2). La risposta include ss_between, ss_within, ms_between, ms_within, f_statistic e p_value.
Quale errore ottengo con meno di due gruppi?
La validazione fallisce con invalid_input indicando che l'ANOVA a un fattore da riepiloghi richiede almeno due gruppi. Tale fallimento non viene addebitato.
La calcolatrice di ANOVA da riepiloghi di gruppo è gratuita?
Il widget del browser è gratuito e gira in locale. Le chiamate API usano il saldo prepagato KIT al prezzo base pubblicato di $0.002; l'input non valido non viene addebitato.
Il risultato è sempre lo stesso per gli stessi input?
Sì. L'algoritmo è aritmetica analitica pura con percorso fisso di p-value tramite beta incompleta e senza casualità né timestamp, quindi riepiloghi identici producono lo stesso JSON.