T-test dùng để tìm xem có sự khác biệt hay không giữa hai nhóm. Tuy vậy, nhiều khi nhà nghiên cứu lại muốn tìm hiểu xem có sự khác biệt hay không giữa ba hoặc hơn ba nhóm, ví dụ ba nhóm học sinh được dạy theo phương pháp X, Y và Z. Trong tình huống này, họ có thể dùng ba t-test để so sánh: X,Y – Y,Z và Z,X. Nhưng cách so sánh này không giúp đối chiếu cả ba phương pháp cùng một lúc hay cho biết phương pháp nào là hiệu quả nhất. Phân tích phương sai, hay ANOVA (viết tắt của analysis of variance) có thể giúp nhà nghiên cứu trả lời câu hỏi này.
ANOVA đặc biệt hữu ích trong so sánh các phương pháp học tập, dạy học khác nhau ở những khách thể khác nhau. Có nhiều mô hình ANOVA khác nhau tùy thuộc vào số lượng các phương pháp dạy và học và đối tượng nghiên cứu.
ANOVA một chiều (one-way ANOVA) được sử dụng để kiểm tra sự khác nhau giữa hai (hoặc nhiều hơn) nhóm độc lập. Thường thì người ta dùng ANOVA một chiều để so sánh sự khác nhau giữa ít nhất là ba nhóm, vì so sánh hai nhóm có thể được thực hiện bởi T-test (Gossett, 1908). Khi chỉ so sánh hai nhóm, T-test và F-test chỉ là một, khi đó mối liên hệ giữa ANOVA và t là F = t2. ANOVA giai thừa (factorial ANOVA) được sử dụng khi nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu về hiệu quả của hai (hoặc nhiều hơn) phương pháp dạy học khác nhau. Hình thức thông dụng nhất của ANOVA giai thừa là 2x2, trong đó có hai biến độc lập và mỗi biến có hai mức độ giá trị phân biệt. ANOVA giai thừa cũng có thể ở đa cấp như 3x3, hoặc cao hơn như 2x2x2. Nhưng ANOVA ở các cấp cao như vậy khó có thể làm bằng tay bởi các phép tính rất dài và phức tạp. Nhưng do sự phổ biến của các phần mềm thống kê, việc sử dụng ANOVA trong nghiên cứu trở nên khá phổ biến và thông dụng.
(Tác giả sẽ cập nhật cách thực hiện ANOVA trong Excel, SPSS và R)
