ANOVA is een van de meest populaire statistische technieken in de sociale en gedragswetenschappen.
Helaas heeft het ANOVA-raamwerk enkele ernstige nadelen. Ten eerste heeft het niet de
verwachtingen van de onderzoekers volledig in aanmerking. Onderzoekers mogen bijvoorbeeld een nieuwe verwachten
behandeling zal beter werken dan een oude behandeling, of die ene taak is veel moeilijker dan
een andere, maar ANOVA zal deze verwachtingen negeren. Ten tweede, hoe meer variabelen (en interactie
termen) die we in de analyse opnemen, des te moeilijker het wordt om de informatie te extraheren
onderzoekers zijn op zoek naar. Vaak zoeken onderzoekers naar algemene (gemiddelde) effecten van hun
behandelingen of manipulaties, of ze zijn op zoek naar de specifieke (voorwaardelijke) effecten binnen goed gedefinieerd
subpopulaties. Vaak kunnen deze effecten niet worden verkregen uit een reguliere ANOVA-analyse.
Het doel van dit project is om een ​​nieuwe statistische procedure te ontwikkelen die eruit ziet en aanvoelt als de ANOVA
kader (zodat onderzoekers het natuurlijk vinden om het te gebruiken), maar waar de verwachtingen van het
onderzoekers worden expliciet in ccount opgenomen, en waar het veel gemakkelijker zal zijn om de
antwoorden op de originele onderzoeksvragen. Daarnaast zullen we gratis, open source en gebruikersvriendelijk creëren
software zodat deze nieuwe statistische hulpmiddelen door de hele onderzoeksgemeenschap kunnen worden gebruikt.