V článku prezentujeme geometrickú interpretáciu viacrozmernej analýzy rozptylu. Zadefinujeme priestor pozorovaní a ukážme geometrickú interpretáciu základných štatistických ukazovateľov. Priemer je interpretovaný ako súradnice ortogonálnej projekcie vektora pozorovaní na diagonálu, smerodajná odchýlka ako dĺžka vektora a korelácia ako kosínus uhla vektorov. ANOVA tabuľka rozkladu variancie je interpretovaná ako Pytagorova veta, F-test ako tangens v pravouhlom trojuholníku a počet stupňov voľnosti ako počet dimenzií priestoru, v ktorom sa vektor nachádza. Ďalej je definovaný priestor premenných, v ktorom je kovariančná matica interpretovaná ako elipsoid a jej determinant ako objem. Ukázaný je MANOVA rozklad matice súčtov štvorcov a súčtu súčinov obdobný Pytagorovej vete. Minimálnosť determinantu reziduálnej matice súčtu štvorcov a súčtu súčinov je ukázaná. Výpočet MANOVA testu je prezentovaný na konkrétnom príklade testovania rozdielnosti výkonnosti predajní obchodného reťazca. Test je implementovaný v MS Exceli bez nutnosti použitia špeciálneho štatistického softvéru.A geometrical interpretation of multivariate analysis of variance is presented in the article. Space of observations in defined and a geometric interpretation of basic statistics in shown. Average is interpreted as coordinates of the orthogonal projection of a vector of observations on the diagonal, standard deviation as the length of the vector and correlation as the cosine of an angle of two vectors. ANOVA table of the variance decomposition is interpreted as Pythagoras theorem, F-test as the tangent in a right-angled triangle and the number of degrees of freedom as the number of dimensions of a vector space. Then also the space of variables is defined, where the covariance matrix is interpreted as an ellipsoid and the determinant of the matrix as the volume of the ellipsoid. The decomposition of MANOVA sum of squares and cross products and the minimality of the residual sum of squares and cross product matrix are shown. The computation of MANOVA is presented using an example of testing a similarity of performance measures of retail chain outlets. The test is implemented in MS Excel, no special statistical software is needed.
