Priešingai, dvipusio ANOVA atveju tyrėjas vienu metu tiria du veiksnius. Dėl laikinojo šių dviejų statistikos sąvokų yra sinonimai. Tačiau yra skirtumas tarp vienpusio ir dvipusio ANOVA.
Palyginimo diagrama
| Palyginimo pagrindas | Vieno kelio ANOVA | Dviejų krypčių ANOVA |
|---|---|---|
| Reikšmė | Vienas iš būdų ANOVA yra hipotezės testas, naudojamas išbandyti trijų didesnės populiacijos priemonių lygybę vienu metu naudojant dispersiją. | Dvikryptis ANOVA yra statistinis metodas, kuriame galima ištirti faktorių sąveiką, įtakojantį kintamąjį. |
| Nepriklausomas kintamasis | Vienas | Du |
| Lygina | Trys ar daugiau lygių vieno veiksnio. | Dviejų veiksnių daugelio lygių poveikis. |
| Stebėjimo skaičius | Nereikia būti vienodos kiekvienoje grupėje. | Reikia, kad kiekvienoje grupėje būtų lygūs. |
| Eksperimentų projektavimas | Reikia patenkinti tik du principus. | Visi trys principai turi būti patenkinti. |
Vienpusio ANOVA apibrėžimas
Vienos krypties variantų analizė (ANOVA) yra hipotezės testas, kuriame nagrinėjamas tik vienas kategorinis kintamasis arba vienas veiksnys. Tai yra metodas, leidžiantis lyginti tris ar daugiau mėginių su F paskirstymu. Jis naudojamas skirtingų kategorijų, turinčių kelias galimas vertes, skirtumui išsiaiškinti.
Nulinė hipotezė (H 0 ) yra lygybė visose gyventojų grupėse, o alternatyvi hipotezė (H1) bus bent vieno vidurkio skirtumas.
Vienas iš būdų ANOVA pagrįsta šiomis prielaidomis:
- Normalus gyventojų pasiskirstymas, iš kurio imami mėginiai.
- Priklausomo kintamojo matavimas yra intervalo arba santykio lygiu.
- Dvi ar daugiau nei dviejų kategorijų nepriklausomos grupės nepriklausomame kintamajame.
- Mėginių nepriklausomumas
- Gyventojų dispersijos homogeniškumas.
Dvikrypčio ANOVA apibrėžimas
Dvipusis ANOVA, kaip rodo jo pavadinimas, yra hipotezės testas, kuriame duomenų klasifikacija yra pagrįsta dviem veiksniais. Pavyzdžiui, du įmonės pardavimų klasifikavimo pagrindai pirmiausia priklauso nuo skirtingo pardavėjo pardavimo ir antra pagal pardavimus įvairiuose regionuose. Tai statistinis metodas, kurį tyrėjas naudoja, kad palygintų kelis dviejų nepriklausomų kintamųjų lygius (būklę), apimančius įvairius stebėjimus kiekviename lygmenyje.
Dvipusis ANOVA nagrinėja dviejų veiksnių poveikį nuolatiniam priklausomam kintamajam. Ji taip pat tiria tarpusavio ryšį tarp nepriklausomų kintamųjų, turinčių įtakos priklausomo kintamojo vertėms, jei tokių yra.
Dvipusio ANOVA prielaidos:
- Normalus gyventojų pasiskirstymas, iš kurio imami mėginiai.
- Priklausomo kintamojo matavimas nepertraukiamu lygiu.
- Dvi ar daugiau nei dviejų kategorijų nepriklausomos grupės dviem veiksniais.
- Kategorinės nepriklausomos grupės turėtų būti tokio paties dydžio.
- Pastabų nepriklausomumas
- Gyventojų dispersijos homogeniškumas.
Pagrindiniai skirtumai tarp vienpusio ir dvipusio ANOVA
Skirtumai tarp vienpusio ir dvipusio ANOVA gali būti aiškiai išreikšti dėl šių priežasčių:
- Hipotezės testas, kuris leidžia mums išbandyti trijų ar daugiau priemonių lygybę vienu metu naudojant dispersiją, vadinamas Vieno krypties ANOVA. Statistinis metodas, kuriuo galima ištirti veiksnių, įtakojančių kintamųjų tarpusavio ryšį, efektyviam sprendimų priėmimui, yra vadinamas Dvipusis ANOVA.
- Vienu būdu ANOVA yra tik vienas faktorius arba nepriklausomas kintamasis, o dviejų krypčių ANOVA atveju yra du nepriklausomi kintamieji.
- Vienpusis ANOVA lygina tris ar daugiau vieno veiksnio lygių (sąlygų). Kita vertus, dvipusis ANOVA lygina dviejų veiksnių kelių lygių poveikį.
- Vieno krypties ANOVA atveju, kiekvienoje grupėje stebėjimų skaičius neturi būti toks pat, o dviejų krypčių ANOVA atveju - tas pats.
- Vienpusis ANOVA turi atitikti tik du eksperimentų projektavimo principus, ty replikaciją ir atsitiktinę atranką. Priešingai nei dvipusis ANOVA, kuris atitinka visus tris eksperimentų, kurie yra replikacijos, atsitiktinės atrankos ir vietinės kontrolės, projektavimo principus.
Išvada
Dvikryptis ANOVA dažnai suprantamas kaip išplėstinė vieno kelio ANOVA versija. Yra daug privalumų, dėl kurių pirmenybė teikiama dviejų krypčių ANOVA, palyginti su vienpusiu ANOVA, kaip ir dvipusio ANOVA atveju, vienu metu galima išbandyti dviejų veiksnių poveikį.
