Różnica między jednokierunkową anovą a dwukierunkową anovą

Analiza wariancji (ANOVA)

Anova odnosi się do analizy relacji dwóch grup; zmienna niezależna i zmienna zależna. Jest to w zasadzie narzędzie statystyczne, które służy do testowania hipotezy na podstawie danych eksperymentalnych. Możemy użyć anova do ustalenia zależności między dwiema zmiennymi; nawyk pokarmowy zmienna niezależna i zmienna zależna stan zdrowia.

Różnicę między jednokierunkową anową a dwukierunkową anową można przypisać celowi, w jakim są one używane, oraz ich koncepcjom. Celem jednostronnej 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 są zbieżne na wspólnej średniej uzyskanej z dwóch kategorii.

Anova w jedną stronę

Anova jednokierunkowa jest stosowana, gdy istnieje tylko jedna zmienna niezależna z kilkoma grupami lub poziomami lub kategoriami, a mierzona jest normalnie dystrybuowana odpowiedź lub zmienne zależne oraz porównywane są średnie dla każdej grupy zmiennych odpowiedzi lub wyniku.

Przykład jednostronnej anova: Rozważ dwie grupy zmiennych, przyzwyczajenie żywieniowe osób próbnych, zmienną niezależną, z kilkoma poziomami: wegetariańska, niewegetariańska i mieszana; a zmienna zależna jest liczbą przypadków zachorowań w ciągu roku. Zmierzono i porównano średnie zmiennych odpowiedzi odnoszących się do każdej grupy składającej się z N liczby osób.

Dwukierunkowa anova

Gdy istnieją dwie niezależne zmienne, każda z wieloma poziomami i jedna zmienna zależna, o której mowa, anova staje się dwukierunkowa. Dwukierunkowa anova pokazuje wpływ każdej zmiennej niezależnej na zmienne pojedynczej odpowiedzi lub zmienne wyniku i określa, czy istnieje jakikolwiek efekt interakcji między zmiennymi niezależnymi. Dwukierunkowa anova została spopularyzowana przez Ronalda Fishera, 1925 r. I Franka Yatesa, 1934 r. Wiele lat później w 2005 r. Andrew Gelman zaproponował inne podejście wielopoziomowego modelu anova.

Przykład dwukierunkowej anova: Jeśli w powyższym przykładzie jednokierunkowej anova dodajemy kolejną niezależną zmienną, „status palenia” do istniejącej niezależnej zmiennej „nawyk żywieniowy”, oraz wiele poziomów statusu palenia, takich jak palacz, palacze jednej paczki dziennie i palacze więcej niż jednej paczki dziennie, budujemy dwukierunkową anovę.

Przewaga dwukierunkowej anova

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

ja. Dwukierunkowa anova jest bardziej skuteczna niż jednokierunkowa anova. W dwukierunkowej anova istnieją dwa źródła zmiennych lub zmiennych niezależnych, mianowicie nawyk jedzenia i status palenia w naszym przykładzie. Obecność dwóch źródeł zmniejsza zmienność błędów, co czyni analizę bardziej znaczącą.

ii. Dwukierunkowa anova pomaga nam ocenić efekty dwóch zmiennych jednocześnie. Nie jest to możliwe w jednostronnej 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 nałogowy ma 3 poziomy, a status palenia - 3 poziomy. Zatem istnieją 3 x 3 = 9 kombinacji czynników lub komórek.

streszczenie

1. Anova jest analizą statystyczną stosowaną 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 niezależne zmienne o kilku poziomach.

3. Anova dwukierunkowa jest lepsza niż anova jednokierunkowa, ponieważ metoda ma pewne zalety w porównaniu z anova jednokierunkową.