Oproti tomu v prípade obojsmernej analýzy ANOVA výskumník skúma súbežne dva faktory. Pre laikov sú tieto dva pojmy štatistiky synonymá. Existuje však rozdiel medzi jednosmernou a obojsmernou ANOVA.
Porovnávacia tabuľka
| Základ pre porovnanie | Jednosmerná ANOVA | Dvojcestná ANOVA |
|---|---|---|
| zmysel | Jednosmerná analýza ANOVA je test hypotéz, ktorý sa používa na overenie rovnosti troch obyvateľov, čo znamená súčasné používanie rozptylu. | Dvojcestná ANOVA je štatistická technika, pri ktorej sa dá študovať interakcia medzi faktormi, ovplyvňujúcimi premennú. |
| Nezávislá premenná | jeden | Dva |
| porovnáva | Tri alebo viac úrovní jedného faktora. | Účinok viacerých úrovní dvoch faktorov. |
| Počet pozorovaní | Nemusíte byť rovnaké v každej skupine. | Musí byť rovnaká v každej skupine. |
| Návrh experimentov | Potreba uspokojiť len dva princípy. | Všetky tri zásady musia byť splnené. |
Definícia jednosmernej ANOVA
Jednosmerná analýza odchýlok (ANOVA) je test hypotéz, pri ktorom sa zvažuje iba jedna kategorická premenná alebo jeden faktor. Je to technika, ktorá nám umožňuje porovnať prostriedky troch alebo viacerých vzoriek pomocou distribúcie F. Používa sa na zistenie rozdielu medzi rôznymi kategóriami, ktoré majú niekoľko možných hodnôt.
Nulová hypotéza (H 0 ) je rovnosť vo všetkých prostriedkoch obyvateľstva, zatiaľ čo alternatívna hypotéza (H1) bude rozdielom aspoň v jednom priemere.
Jednosmerná metóda ANOVA vychádza z týchto predpokladov:
- Normálna distribúcia populácie, z ktorej sa odoberajú vzorky.
- Meranie závislej premennej je na úrovni intervalu alebo pomeru.
- Dve alebo viac ako dve kategórie nezávislé skupiny v nezávislej premennej.
- Nezávislosť vzoriek
- Homogénnosť rozptylu obyvateľstva.
Definícia obojsmernej ANOVA
Dvojsmerná ANOVA, ako jeho názov znamená, je test hypotéz, pri ktorom je klasifikácia údajov založená na dvoch faktoroch. Napríklad, dve základy klasifikácie predajov uskutočnených firmou sú najprv na základe predaja rôzneho predajcu a druhého predaja v rôznych regiónoch. Je to štatistická technika, ktorú výskumník používa na porovnanie viacerých úrovní (podmienok) dvoch nezávislých premenných zahŕňajúcich viacero pozorovaní na každej úrovni.
Dvojcestná analýza ANOVA skúma vplyv dvoch faktorov na nepretržitú závislú premennú. Študuje tiež vzájomný vzťah medzi nezávislými premennými ovplyvňujúcimi hodnoty závislej premennej, ak existujú.
Predpoklady obojsmernej ANOVA:
- Normálna distribúcia populácie, z ktorej sa odoberajú vzorky.
- Meranie závislých premenných na kontinuálnej úrovni.
- Dve alebo viac ako dve kategórie nezávislé skupiny v dvoch faktoroch.
- Kategorické nezávislé skupiny by mali mať rovnakú veľkosť.
- Nezávislosť pozorovaní
- Homogénnosť rozptylu obyvateľstva.
Kľúčové rozdiely medzi jednosmernou a dvojcestnou ANOVA
Rozdiely medzi jednosmernou a obojsmernou ANOVA možno jasne vyvodiť z týchto dôvodov:
- Hypotézny test, ktorý nám umožňuje testovať rovnosť troch alebo viacerých prostriedkov súčasne pomocou rozptylu, sa nazýva Jednosmerná ANOVA. Štatistická technika, v ktorej je možné študovať efektívne rozhodovanie o vzájomnom vzťahu medzi faktormi ovplyvňujúcimi premennú, sa nazýva obojsmerná ANOVA.
- Existuje iba jeden faktor alebo nezávislá premenná v jednom spôsobe ANOVA, zatiaľ čo v prípade dvojsmernej ANOVA existujú dve nezávislé premenné.
- Jednosmerná ANOVA porovnáva tri alebo viac úrovní (podmienok) jedného faktora. Na druhej strane dvojcestná ANOVA porovnáva vplyv viacerých úrovní dvoch faktorov.
- V prípade jednej ANOVA nemusí byť počet pozorovaní rovnaký v každej skupine, zatiaľ čo v prípade dvojsmernej ANOVA by mal byť rovnaký.
- Jednosmerná ANOVA musí spĺňať iba dva princípy návrhu experimentov, tj replikáciu a randomizáciu. Na rozdiel od dvojsmernej ANOVA, ktorá spĺňa všetky tri princípy návrhu experimentov, ktorými sú replikácia, randomizácia a lokálna kontrola.
záver
Dvojcestná ANOVA sa často chápe ako rozšírená verzia Jednosmernej ANOVA. Existuje celá rada výhod, kvôli čomu je obojsmerná ANOVA uprednostňovaná pred jednosmerným ANOVA, podobne ako pri obojsmernej analýze ANOVA je možné súčasne testovať účinky dvoch faktorov.
