Różnica między ANOVA One Way a ANOVA dwukrotnie

Analiza wariancji (ANOVA)

ANOVA odnosi się do analizy relacji dwóch grup; zmienna niezależna i zmienna zależna. Jest to w zasadzie narzędzie statystyczne, które jest używane do testowania hipotezy na podstawie danych eksperymentalnych. Możemy użyć ANOVA do określenia związku między dwiema zmiennymi; żywność zmienna niezależna i zależny stan zdrowia.

Różnica między jednokierunkową ANOVA a dwukierunkową ANOVA można przypisać celowi, do którego są używane, i ich koncepcjami. Celem jednokierunkowej ANOVA jest sprawdzenie, czy dane zebrane dla jednej zmiennej zależnej są zbliżone do wspólnej średniej. Z drugiej strony dwukierunkowa ANOVA określa, czy dane zebrane dla dwóch zmiennych zależnych zbiegają się w wspólnej średniej pochodzącej z dwóch kategorii.

ANOVA w jedną stronę

ANOVA jednokierunkowa jest stosowana, gdy istnieje tylko jedna zmienna niezależna z kilkoma grupami, poziomami lub kategoriami, a zmienne normalnie rozłożone lub zmienne zależne są mierzone, a porównuje się o średnie każdej grupy zmiennych odpowiedzi lub wyników.

Przykład jednokierunkowej ANOVA: Rozważ dwie grupy zmiennych, żywność próbki ludzi niezależna zmienna, z kilkoma poziomami jako wegetariańska, nie wegetariańska i mieszana; a zmienna zależna jest liczba razy, gdy osoba zachorowała w ciągu roku. Środki zmiennych odpowiedzi dotyczących każdej grupy składającej się z N liczby ludzi są mierzone i porównywane.

Dwukierunkowa ANOVA

Gdy istnieją dwie zmienne niezależne z wieloma poziomami i jedna zmienna zależna, ANOVA staje się dwukierunkowa. Dwukierunkowa ANOVA pokazuje wpływ każdej zmiennej niezależnej na zmienne pojedynczej odpowiedzi lub wyniku i określa, czy istnieje jakikolwiek efekt interakcji między zmiennymi niezależnymi. Dwukierunkowa ANOVA została spopularyzowana przez Ronalda Fishera, 1925 i Frank Yates, 1934. Wiele lat później w 2005 r. Andrew Gelman zaproponował inne wielopoziomowe podejście ANOVA.

Przykład dwukierunkowej ANOVA: Jeśli w powyższym przykładzie jednokierunkowej ANOVA dodajemy kolejną niezależną zmienną, „stat-palenie” do istniejącej niezależnej zmiennej „żywności” i wielu poziomów stanu palenia, takich jak nie- palacz, palacze jednej paczki dziennie i palacze więcej niż jednej paczki dziennie, budujemy dwukierunkową ANOVA.

Wyższość dwukierunkowej ANOVA

Dwukierunkowa ANOVA ma pewne zalety w stosunku do jednokierunkowej ANOVA. To są;

I. Dwukierunkowa ANOVA jest bardziej skuteczna niż jednokierunkowa ANOVA. W dwukierunkowej ANOVA istnieją dwa źródła zmiennych lub zmiennych niezależnych, a mianowicie w naszym przykładzie żywności i stata. Obecność dwóch źródeł zmniejsza zmienność błędów, co sprawia, że ​​analiza jest bardziej znacząca.

ii. Dwukierunkowa ANOVA pomaga nam ocenić skutki dwóch zmiennych jednocześnie. Nie jest to możliwe w jednokierunkowej ANOVA.

iii. Niezależność czynników można przetestować pod warunkiem, że istnieje więcej niż jedna obserwacja dla każdej kombinacji czynników lub komórki, a liczba obserwacji w każdej komórce jest taka sama. W naszym przykładzie czynnik żywności Habit ma 3 poziomy, a stat palenia czynnika ma 3 poziomy. Zatem istnieją 3 x 3 = 9 kombinacji czynników lub komórki.

Streszczenie

1. ANOVA to analiza statystyczna, która jest wykorzystywana w testowaniu hipotezy na podstawie danych eksperymentalnych. Tutaj analizowane są relacje między dwiema grupami.

2. ANOVA jednokierunkowa jest używana, gdy istnieje tylko jedna zmienna niezależna z kilkoma poziomami. Dwukierunkowa ANOVA jest używana, gdy istnieją dwie zmienne niezależne o kilku poziomach.

3. Dwukierunkowa ANOVA jest lepsza od jednokierunkowej ANOVA, ponieważ metoda ma pewne zalety nad jednokierunkową ANOVA.