Diferența dintre o singură cale și cea cu două căi ANOVA

Când vine vorba de cercetare, în domeniul afacerilor, economiei, psihologiei, sociologiei, biologiei etc. Analiza variației, cunoscută în scurt timp ca ANOVA, este un instrument extrem de important pentru analiza datelor. Este o tehnică folosită de cercetător pentru a face o comparație între mai mult de două populații și pentru a ajuta la efectuarea testelor simultane. Există un scop dublu al ANOVA. În un fel ANOVA cercetătorul ia doar un singur factor.

În caz contrar, în cazul ANOVA cu două căi, cercetătorul investighează simultan doi factori. Pentru un laic aceste două concepte de statistică sunt sinonime. Cu toate acestea, există o diferență între ANOVA cu o singură cale și cu două căi.

Conținut: ANOVA cu două căi ANOVA cu două căi

Diagramă de comparație

Bazele comparației	One Way ANOVA	ANOVA cu două căi
Sens	O metodă ANOVA este un test de ipoteză, folosit pentru a testa egalitatea a trei populații mai mult înseamnă simultan varianța.	ANOVA cu două căi este o tehnică statistică în care se poate studia interacțiunea dintre factori care influențează variabila.
Variabila independenta	unu	Două
compară	Trei sau mai multe nivele ale unui singur factor.	Efectul nivelului mai mult de doi factori.
Numărul de observații	Nu trebuie să fiți la fel în fiecare grup.	Trebuie să fie egal în fiecare grup.
Proiectarea experimentelor	Trebuie să satisfacă doar două principii.	Toate cele trei principii trebuie îndeplinite.

Definiția One-Way ANOVA

Analiza variației într-o singură direcție (ANOVA) este un test de ipoteză în care se ia în considerare numai o variabilă categorică sau un singur factor. Este o tehnică care ne permite să facem o comparație a mijloacelor a trei sau mai multe eșantioane cu ajutorul distribuției F. Se folosește pentru a afla diferența dintre diferitele sale categorii având câteva valori posibile.

Ipoteza nulă (H₀) este egalitatea în toate mijloacele populației, în timp ce ipoteza alternativă (H₁) va fi diferența în cel puțin o medie.

O metodă ANOVA se bazează pe următoarele ipoteze:

Distribuția normală a populației din care sunt extrase eșantioanele.
Măsurarea variabilei dependente se situează la nivel de interval sau raport.
Două sau mai mult de două grupuri independente categorice într-o variabilă independentă.
Independența probelor
Omogenitatea varianței populației.

Definiția Two-Way ANOVA

ANOVA cu două căi, așa cum denotă numele său, este un test de ipoteză în care clasificarea datelor se bazează pe doi factori. De exemplu, cele două baze de clasificare pentru vânzările realizate de firmă sunt mai întâi pe baza vânzărilor efectuate de vânzătorul diferit și pe cea de-a doua prin vânzări în diferite regiuni. Este o tehnică statistică folosită de cercetător pentru a compara mai multe nivele (condiția) celor două variabile independente care implică mai multe observații la fiecare nivel.

ANOVA cu două căi examinează efectul celor doi factori asupra variabilei dependente continue. Studiază, de asemenea, inter-relația dintre variabilele independente care influențează valorile variabilei dependente, dacă există.

Presupuneri ale ANOVA cu două căi:

Distribuția normală a populației din care sunt extrase eșantioanele.
Măsurarea variabilei dependente la nivel continuu.
Două sau mai mult de două grupuri independente categorice în doi factori.
Grupurile independente categorice ar trebui să aibă aceeași dimensiune.
Independența observațiilor
Omogenitatea varianței populației.

Diferențe cheie între ANOVA cu o singură cale și două sensuri

Diferențele dintre ANOVA unidirecțională și bidirecțională pot fi trase în mod clar pe următoarele motive:

Un test de ipoteză care ne permite să testați egalitatea a trei sau mai multe mijloace folosind varianța simultană se numește ANOVA cu o singură cale. O tehnică statistică în care interrelația dintre factorii care influențează variabila poate fi studiată pentru luarea unei decizii eficiente, se numește ANOVA cu două căi.
Există un singur factor sau o variabilă independentă într-un mod ANOVA, în timp ce în cazul ANOVA cu două căi există două variabile independente.
One-way ANOVA compară trei sau mai multe niveluri (condiții) ale unui singur factor. Pe de altă parte, ANOVA cu două căi compară efectul mai multor niveluri de doi factori.
În ANOVA într-o singură direcție, numărul de observații nu trebuie să fie același în fiecare grup, în timp ce acesta ar trebui să fie același în cazul ANOVA cu două sensuri.
O singură cale ANOVA trebuie să satisfacă doar două principii de proiectare a experimentelor, adică replicarea și randomizarea. Spre deosebire de ANOVA cu două sensuri, care respectă toate cele trei principii de proiectare a experimentelor care sunt replicarea, randomizarea și controlul local.

Concluzie

ANOVA cu două căi este deseori înțeleasă ca o versiune extinsă a ANOVA cu o singură cale. Există o serie de avantaje, datorită cărora se preferă ANOVA bidirecțională față de ANOVA cu sens unic, cum ar fi ANOVA cu două sensuri, se pot testa simultan efectele a doi factori.

Educaţie