I motsetning til toveis ANOVA undersøker forskeren to faktorer samtidig. For en lekmann er disse to konseptene av statistikk synonymt. Det er imidlertid en forskjell mellom enveis og toveis ANOVA.
Sammenligningstabel
| Grunnlag for sammenligning | En vei ANOVA | Toveis ANOVA |
|---|---|---|
| Betydning | En vei ANOVA er en hypotesetest som brukes til å teste likestillingen av tre av flere befolkningsmidler, samtidig som variansen brukes. | Toveis ANOVA er en statistisk teknikk der samspillet mellom faktorer, påvirkning av variabel kan studeres. |
| Uavhengig variabel | En | To |
| sammen | Tre eller flere nivåer av en faktor. | Effekt av flere nivåer av to faktorer. |
| Antall observasjoner | Trenger ikke å være det samme i hver gruppe. | Trenger å være lik i hver gruppe. |
| Utforming av eksperimenter | Trenger å tilfredsstille bare to prinsipper. | Alle tre prinsippene må tilfredsstilles. |
Definisjon av One-Way ANOVA
One way Analysis of Variance (ANOVA) er en hypotesetest hvor bare en kategorisk variabel eller enkeltfaktor vurderes. Det er en teknikk som gjør at vi kan sammenligne midler fra tre eller flere prøver ved hjelp av F-distribusjon. Det er vant til å finne ut forskjellen mellom de forskjellige kategoriene som har flere mulige verdier.
Nulhypotesen (H 0 ) er likestillingen i alle populasjonsmidler, mens alternativ hypotese (H 1 ) vil være forskjellen i minst ett gjennomsnitt.
En vei ANOVA er basert på følgende forutsetninger:
- Normal fordeling av befolkningen fra hvilken prøvene trekkes.
- Måling av den avhengige variabelen er på intervall eller forholdsnivå.
- To eller flere enn to kategoriske uavhengige grupper i en uavhengig variabel.
- Uavhengighet av prøver
- Homogenitet av variansen av befolkningen.
Definisjon av toveis ANOVA
Toveis ANOVA som navnet betyr, er en hypotesetest hvor klassifisering av data er basert på to faktorer. For eksempel er de to basisene for klassifisering av salget fra firmaet først på grunnlag av salg fra den forskjellige selger og andre ved salg i de ulike regionene. Det er en statistisk teknikk som forskeren bruker til å sammenligne flere nivåer (tilstand) av de to uavhengige variablene som involverer flere observasjoner på hvert nivå.
Toveis ANOVA undersøker effekten av de to faktorene på den kontinuerlige avhengige variabelen. Den studerer også sammenhengen mellom uavhengige variabler som påvirker verdiene av den avhengige variabelen, hvis noen.
Antagelser om toveis ANOVA:
- Normal fordeling av befolkningen fra hvilken prøvene trekkes.
- Måling av avhengig variabel på kontinuerlig nivå.
- To eller flere enn to kategoriske uavhengige grupper i to faktorer.
- Kategoriske uavhengige grupper bør ha samme størrelse.
- Uavhengighet av observasjoner
- Homogenitet av variansen av befolkningen.
Viktige forskjeller mellom enveis og toveis ANOVA
Forskjellene mellom enveis og toveis ANOVA kan trekkes tydelig på følgende grunnlag:
- En hypotesetest som gjør at vi kan teste likestillingen av tre eller flere midler samtidig som variansen kalles, kalles One way ANOVA. En statistisk teknikk der sammenhengen mellom faktorer, påvirkning av variabel kan studeres for effektiv beslutningsprosess, kalles toveis ANOVA.
- Det er bare en faktor eller uavhengig variabel på en måte ANOVA, mens i tilfelle av toveis ANOVA er det to uavhengige variabler.
- Enveis ANOVA sammenligner tre eller flere nivåer (betingelser) av en faktor. På den annen side sammenligner toveis ANOVA effekten av flere nivåer av to faktorer.
- I enveis ANOVA må antallet observasjoner ikke være det samme i hver gruppe, men det bør være det samme når det gjelder toveis ANOVA.
- Enveis ANOVA må tilfredsstille bare to prinsipper for design av eksperimenter, dvs. replikasjon og randomisering. I motsetning til toveis ANOVA, som oppfyller alle tre prinsippene for utforming av eksperimenter som er replikasjon, randomisering og lokal kontroll.
Konklusjon
Toveis ANOVA forstås ofte som en utvidet versjon av One way ANOVA. Det er en rekke fordeler, på grunn av hvilken toveis ANOVA er foretrukket over One-way ANOVA, som med toveis ANOVA kan man teste effekten av to faktorer samtidig.
