Erinevus ühesuunalise ja kahesuunalise anova vahel

Variatsioonide analüüs (ANOVA)

Anova viitab kahe rühma suhete analüüsile; sõltumatu muutuja ja sõltuv muutuja. Põhimõtteliselt on see statistiline tööriist, mida kasutatakse hüpoteesi kontrollimiseks eksperimentaalsete andmete põhjal. Kahe muutuja vahelise seose määramiseks saame kasutada anovat; toiduharjumus sõltumatu muutuja ja sõltuva muutuja tervislik seisund.

Erinevuse ühesuunalise ja kahesuunalise anova vahel võib seostada nende kasutamise eesmärgi ja mõistetega. Ühesuunalise anova eesmärk on näha, kas ühe sõltuva muutuja kohta kogutud andmed on lähedased keskmisele. Teisest küljest määrab kahesuunaline anova kindlaks, kas kahe sõltuva muutuja kohta kogutud andmed lähevad kokku kahe kategooria tuletatud ühisele keskmisele.

Ühesuunaline anova

Ühesuunalist anovat kasutatakse juhul, kui on ainult üks sõltumatu muutuja, millel on mitu rühma või taset või kategooriat, ja mõõdetakse normaalselt jaotunud reageeringut või sõltuvaid muutujaid ning võrreldakse iga reageerimis- või tulemusnäitajate rühma keskmisi.

Näide ühesuunalistest anovadest: kaaluge kahte muutujate rühma, valimis osalevate inimeste toitumisharjumus on sõltumatu muutuja, mitmel tasandil on taimetoitlane, mitte taimetoitlane ja segu; ja sõltuvaks muutujaks on mitu korda inimene haigestus aastas. Mõõdetakse ja võrreldakse iga rühma N-arvust koosnevate reageerimise muutujate keskmisi väärtusi.

Kahesuunaline anova

Kui on kaks sõltumatut muutujat, millel kõigil on mitu taset, ja üks sõltuv muutuja, muutub anova kahesuunaliseks. Kahesuunaline anova näitab iga sõltumatu muutuja mõju ühele reageerimise või tulemuse muutujale ja määrab, kas sõltumatute muutujate vahel on interaktsiooniefekt. Kahesuunalist anovot on populariseerinud Ronald Fisher, 1925 ja Frank Yates, 1934. Aastaid hiljem, 2005. aastal, pakkus Andrew Gelman välja erineva mitmetasandilise lähenemisviisi anova jaoks..

Kahesuunalise anova näide: kui ülaltoodud ühesuunalise anova näites lisame olemasolevale sõltumatule muutujale "toiduharjumus" veel ühe sõltumatu muutuja, "suitsetamise staatus", ja suitsetamise staatuse mitut taset, näiteks mitte- suitsetajad, ühe paki suitsetajad päevas ja suitsetajad rohkem kui üks pakk päevas, ehitame kahesuunalise anova.

Kahesuunalise anova paremus

Kahesuunalisel anoval on ühesuunalise anova ees teatavad eelised. Need on;

i. Kahesuunaline anova on tõhusam kui ühesuunaline anova. Kahesuunalises anovas on kaks muutujate või sõltumatute muutujate allikat, nimelt meie näites toiduharjumus ja suitsetamise staatus. Kahe allika olemasolu vähendab vea variatsiooni, mis muudab analüüsi mõttekamaks.

ii. Kahesuunaline anova aitab meil hinnata kahe muutuja mõju korraga. Ühesuunalise anova korral pole see võimalik.

iii. Tegurite sõltumatust saab testida tingimusel, et iga tegurikombinatsiooni või raku kohta on rohkem kui üks vaatlus ja vaatluste arv igas lahtris on sama. Meie näites on toiduharjumusel 3 taset ja teguril suitsetamise staatus 3 taset. Seega on 3 x 3 = 9 tegurikombinatsiooni või lahtrit.

Kokkuvõte

1. Anova on statistiline analüüs, mida kasutatakse hüpoteesi testimisel eksperimentaalsete andmete põhjal. Siin analüüsitakse kahe rühma suhteid.

2. Ühesuunalist anovot kasutatakse juhul, kui on ainult üks sõltumatu muutuja, millel on mitu taset. Kahesuunalist anovot kasutatakse juhul, kui on kaks sõltumatut muutujat, millel on mitu taset.

3. Kahesuunaline anova on parem kui ühesuunaline anova, kuna meetodil on ühesuunalise anova ees teatavad eelised.