Diferența dintre Anova într-o manieră și anova cu două căi

Analiza variațiilor (ANOVA)

Anova se referă la analiza relației dintre două grupuri; independentă variabilă variabilă și dependentă. Este în esență un instrument statistic care este folosit pentru testarea ipotezelor pe baza datelor experimentale. Putem folosi anova pentru a determina relația dintre două variabile; hrana obișnuită a variabilei independente și starea de sănătate variabilă dependentă.

Diferența dintre anova cu sens unic și anova cu două sensuri poate fi atribuită scopului pentru care sunt folosite și conceptelor lor. Scopul anova cu o singură cale este de a vedea dacă datele colectate pentru o variabilă dependentă se apropie de media comună. Pe de altă parte, anova cu două sensuri determină dacă datele colectate pentru două variabile dependente converg într-o medie comună derivată din două categorii.

One-way anova

Anova cu o singură cale este utilizată atunci când există o singură variabilă independentă cu mai multe grupuri sau niveluri sau categorii, iar răspunsul distribuit în mod normal sau variabilele dependente sunt măsurate și se măsoară mijloacele fiecărui grup de variabile de răspuns sau de rezultat.

Exemplu de anova într-o singură direcție: Luați în considerare două grupuri de variabile, hrana obișnuită a eșantionului, variabilă independentă, cu mai multe nivele vegetariene, non-vegetariene și amestecate; și variabila dependentă fiind numărul de cazuri în care o persoană sa îmbolnăvit într-un an. Sunt măsurate și comparate mijloacele variabilelor de răspuns care aparțin fiecărui grup care constă din numărul de persoane N.

Anova cu două sensuri

Când există două variabile independente, fiecare cu nivele multiple și o variabilă dependentă în discuție, anova devine în ambele sensuri. Anova cu două sensuri arată efectul fiecărei variabile independente asupra variabilelor de răspuns unic sau de rezultat și determină dacă există vreun efect de interacțiune între variabilele independente. Anova cu două sensuri a fost popularizată de Ronald Fisher, 1925, și de Frank Yates, 1934. Anii mai târziu, în 2005, Andrew Gelman a propus o abordare diferită pe mai multe niveluri a modelului anova.

Exemplu de anova cu două sensuri: Dacă în exemplul de mai sus al anovei într-o singură direcție, adăugăm o altă variabilă independentă, "statutul de fumat" la variabila independentă "habit obișnuită" și numeroase nivele de fumat, fumător, fumători de un pachet pe zi și fumători de mai mult de un pachet pe zi, construim o anova cu două sensuri.

Superioritatea anova cu două sensuri

Anova cu două sensuri are anumite avantaje față de anova cu sens unic. Acestea sunt;

i. Anova cu două sensuri este mai eficientă decât anova într-o singură direcție. În anova cu două sensuri există două surse de variabile sau variabile independente, și anume starea de hrană și fumatul în exemplul nostru. Prezența a două surse reduce variația de eroare, ceea ce face analiza mai semnificativă.

ii. Anova cu două sensuri ne ajută să evaluăm în același timp efectele a două variabile. Acest lucru nu este posibil într-o singură cale anova.

iii. Independența factorilor poate fi testată cu condiția să existe mai mult de o observație pentru fiecare combinație sau celulă de factori și numărul de observații din fiecare celulă este același. În exemplul nostru, obiceiul alimentar are 3 nivele, iar factorul de fumat - factorul are 3 nivele. Astfel, există combinații de factori 3 x 3 = 9 sau celule.

rezumat

1. Anova este o analiză statistică utilizată în testarea ipotezelor pe baza datelor experimentale. Aici sunt analizate relațiile dintre două grupuri.

2. Anova cu o singură cale este folosită atunci când există o singură variabilă independentă cu mai multe nivele. Anova cu două sensuri este utilizată atunci când există două variabile independente cu mai multe nivele.

3. Anova cu două căi este superioară anovei într-o singură direcție, deoarece metoda are anumite avantaje față de anova într-o singură direcție.