Differenza Tra anova unidirezionale e anova a due vie Differenza tra

Analisi delle varianze (ANOVA)

Anova si riferisce all'analisi della relazione di due gruppi; variabile indipendente e variabile dipendente. È fondamentalmente uno strumento statistico che viene utilizzato per testare ipotesi sulla base di dati sperimentali. Possiamo usare l'anova per determinare la relazione tra due variabili; abitudine alimentare la variabile indipendente e la condizione di salute della variabile dipendente.

La differenza tra anova unidirezionale e anova bidirezionale può essere attribuita allo scopo per cui vengono utilizzati e ai relativi concetti. Lo scopo dell'anova a una via è vedere se i dati raccolti per una variabile dipendente sono vicini alla media comune. D'altra parte, l'anova bidirezionale determina se i dati raccolti per due variabili dipendenti convergono su una media comune derivata da due categorie.

Anova unidirezionale

L'anova unidirezionale viene utilizzata quando c'è una sola variabile indipendente con diversi gruppi o livelli o categorie, e vengono misurate la risposta normalmente distribuita o le variabili dipendenti, e vengono confrontati i mezzi di ciascun gruppo di risposte o variabili di risultato.

Esempio di anova unidirezionale: considerare due gruppi di variabili, l'abitudine alimentare del campione persone la variabile indipendente, con diversi livelli come, vegetariano, non vegetariano e mix; e la variabile dipendente è il numero di volte in cui una persona si ammala in un anno. I mezzi di risposta variabili relative a ciascun gruppo costituito da N numero di persone sono misurati e confrontati.

Anova bidirezionale

Quando ci sono due variabili indipendenti ciascuna con più livelli e una variabile dipendente in questione, l'anova diventa bidirezionale. L'anova bidirezionale mostra l'effetto di ciascuna variabile indipendente sulla singola risposta o sulle variabili di risultato e determina se esiste o meno un effetto di interazione tra le variabili indipendenti. L'anova a due vie è stata resa popolare da Ronald Fisher, 1925, e Frank Yates, 1934. Anni dopo, nel 2005, Andrew Gelman propose un approccio al modello a più livelli di anova.

Esempio di anova bidirezionale: se nell'esempio sopra riportato di anova unidirezionale, aggiungiamo un'altra variabile indipendente, "status di fumatore" alla variabile indipendente esistente "abitudine alimentare", e più livelli di stato di fumo tali come non fumatore, i fumatori di un pacchetto al giorno e i fumatori di più di un pacchetto al giorno, costruiamo un'anova bidirezionale.

Superiorità di anova a due vie

L'anova a due vie presenta alcuni vantaggi rispetto all'anova a una via. Questi sono;

i. L'anova a due vie è più efficace rispetto all'anova a una via. Nell'anova bidirezionale ci sono due fonti di variabili o variabili indipendenti, vale a dire l'abitudine alimentare e lo stato di fumare nel nostro esempio.La presenza di due sorgenti riduce la variazione dell'errore, rendendo l'analisi più significativa.

ii. L'anova bidirezionale ci aiuta a valutare gli effetti di due variabili allo stesso tempo. Questo non è possibile nell'anova a una via.

III. L'indipendenza dei fattori può essere verificata a patto che ci sia più di un'osservazione per ogni combinazione o cella di fattori, e il numero di osservazioni in ogni cella è lo stesso. Nel nostro esempio, l'abitudine alimentare ha 3 livelli e lo stato del fumo dei fattori ha 3 livelli. Quindi ci sono 3 x 3 = 9 combinazioni di fattori o celle.

Sommario

1. Anova è un'analisi statistica che viene utilizzata per testare ipotesi sulla base di dati sperimentali. Qui vengono analizzate le relazioni tra due gruppi.

2. L'anova unidirezionale viene utilizzata quando c'è una sola variabile indipendente con diversi livelli. L'anova bidirezionale viene utilizzata quando ci sono due variabili indipendenti con diversi livelli.

3. L'anova a due vie è superiore all'anova a una via, poiché il metodo presenta alcuni vantaggi rispetto all'anova a una via.