ANOVA test: wat is het?
De ANOVA test (Analysis of Variance) is een statistische toetsmethode. Hiermee kan je onderzoeken of er significante verschillen bestaan tussen de gemiddelden van drie of meer groepen. Je zou kunnen denken dat het bij deze test om variantie gaat, maar bij deze test draait het vooral om het vergelijken van gemiddelden.
De ANOVA test is dus niet bedoeld om de variantie zélf te analyseren, maar om varianties tussen en binnen groepen te gebruiken om verschillen tussen gemiddelden te verklaren. Deze methode wordt veel gebruikt in Lean Six Sigma-projecten om processen te vergelijken en onderbouwde beslissingen te nemen op basis van data.
Waarom gebruik je een ANOVA test?
Stel: je wilt weten of drie verschillende machines een vergelijkbare productieopbrengst hebben. Of je vergelijkt klanttevredenheidsscores tussen drie vestigingen van je organisatie. In beide gevallen heb je te maken met een continue variabele en drie of meer onafhankelijke groepen. Dan is de ANOVA test dé methode om te beoordelen of de verschillen tussen deze groepen toeval zijn of statistisch significant.
Binnen Lean Six Sigma helpt deze test om procesverbeteringen te onderbouwen en aannames te toetsen. Je voorkomt dat beslissingen op onderbuikgevoel worden gemaakt, en baseert je aanpak op betrouwbare analyses.
Hoe werkt een ANOVA en variantieanalyse?
De term variantieanalyse verwijst naar de kern van de ANOVA-methode: het analyseren van variantie tussen groepen en binnen groepen. De test vergelijkt:
- de tussengroepsvariantie (hoeveel de groepsgemiddelden van elkaar verschillen),
- met de binnengroepsvariantie (hoeveel variatie er binnen elke groep afzonderlijk is).
Is de tussengroepsvariantie veel groter dan de binnengroepsvariantie? Dan is er een statistisch significant verschil tussen de groepen. Het resultaat wordt uitgedrukt in een F-waarde en een bijbehorende p-waarde.
Wanneer gebruik je ANOVA in een Lean Six Sigma project?
Tijdens de analysefase van een DMAIC-project wil je begrijpen welke factoren invloed hebben op je procesresultaten. Gebruik je de ANOVA test, dan kun je bijvoorbeeld analyseren of verschillende teams, leveranciers of processen significant verschillen in output.
De ANOVA test wordt vaak toegepast in combinatie met andere statistische technieken, zoals regressieanalyse of een t-toets. Wil je ANOVA zelf leren toepassen in jouw praktijk? Tijdens onze Lean Six Sigma Green Belt en Lean Six Sigma Black Belt opleidingen leer je hoe je statistische methodes inzet om verbeterprojecten succesvol uit te voeren.
Een praktisch voorbeeld van een ANOVA test
Denk aan een situatie waarin een zorginstelling wil weten of de wachttijd voor een intakegesprek verschilt tussen drie afdelingen. De gemiddelde wachttijden zijn respectievelijk 4,1 – 5,3 – en 6,2 dagen. Met behulp van een ANOVA test wordt gekeken of deze verschillen toeval zijn of statistisch onderbouwd.
Blijkt er een significant verschil? Dan kan de organisatie gericht onderzoeken waar de afwijking vandaan komt en welke afdeling als best practice kan dienen voor de rest.
Veelgemaakte fouten bij variantieanalyse
Bij het uitvoeren van een ANOVA test is het belangrijk om vooraf enkele aannames te controleren:
- De data in elke groep moet normaal verdeeld zijn.
- De variantie tussen de groepen moet ongeveer gelijk zijn (homogeniteit van variantie).
- De groepen moeten onafhankelijk zijn.
Zet de volgende stap met ANOVA in jouw verbeterprojecten
De ANOVA test is een krachtig instrument om verschillen in processen zichtbaar te maken en met vertrouwen beslissingen te nemen. Wil je ontdekken hoe je deze en andere statistische technieken effectief toepast? Tijdens de Lean Green Belt en Lean Black Belt opleidingen leer je hoe je data-analyse inzet voor impactvolle verbeterprojecten.