Sự khác biệt giữa anova một chiều và hai chiều anova

Phân tích phương sai (ANOVA)

Anova đề cập đến phân tích mối quan hệ của hai nhóm; biến độc lập và biến phụ thuộc. Nó về cơ bản là một công cụ thống kê được sử dụng để kiểm tra giả thuyết trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm. Chúng ta có thể sử dụng anova để xác định mối quan hệ giữa hai biến; thói quen thực phẩm biến độc lập, và tình trạng sức khỏe biến phụ thuộc.

Sự khác biệt giữa anova một chiều và anova hai chiều có thể được quy cho mục đích sử dụng và khái niệm của chúng. Mục đích của anova một chiều là để xem liệu dữ liệu được thu thập cho một biến phụ thuộc có gần với giá trị trung bình chung hay không. Mặt khác, anova hai chiều xác định liệu dữ liệu được thu thập cho hai biến phụ thuộc có hội tụ trên một giá trị trung bình chung có nguồn gốc từ hai loại không.

Anova một chiều

Anova một chiều được sử dụng khi chỉ có một biến độc lập với một số nhóm hoặc cấp độ hoặc loại và các biến phản ứng hoặc biến phụ thuộc được phân phối thông thường được đo và phương tiện của từng nhóm biến phản ứng hoặc biến kết quả được so sánh.

Ví dụ về anova một chiều: Hãy xem xét hai nhóm biến, thói quen thực phẩm của người mẫu là biến độc lập, với một số cấp độ như, ăn chay, không ăn chay và trộn; và biến phụ thuộc là số lần một người bị bệnh trong một năm. Các phương tiện của các biến trả lời liên quan đến mỗi nhóm bao gồm N số lượng người được đo và so sánh.

Anova hai chiều

Khi có hai biến độc lập, mỗi biến có nhiều cấp độ và một biến phụ thuộc trong câu hỏi, anova sẽ trở thành hai chiều. Anova hai chiều cho thấy tác động của từng biến độc lập đối với các biến phản ứng hoặc biến kết quả duy nhất và xác định xem có bất kỳ hiệu ứng tương tác nào giữa các biến độc lập hay không. Anova hai chiều đã được phổ biến bởi Ronald Fisher, 1925 và Frank Yates, 1934. Nhiều năm sau đó vào năm 2005, Andrew Gelman đã đề xuất một cách tiếp cận mô hình đa cấp khác nhau của anova.

Ví dụ về anova hai chiều: Nếu trong ví dụ trên về anova một chiều, chúng tôi thêm một biến độc lập khác, 'trạng thái hút thuốc' vào biến độc lập hiện tại 'thói quen thực phẩm' và nhiều cấp độ của tình trạng hút thuốc như không người hút thuốc, người hút thuốc một gói mỗi ngày và người hút thuốc nhiều hơn một gói mỗi ngày, chúng tôi xây dựng một chiếc anova hai chiều.

Ưu thế của anova hai chiều

Anova hai chiều có những lợi thế nhất định so với anova một chiều. Đó là;

Tôi. Anova hai chiều hiệu quả hơn anova một chiều. Trong anova hai chiều, có hai nguồn biến hoặc biến độc lập, cụ thể là thói quen ăn uống và tình trạng hút thuốc trong ví dụ của chúng tôi. Sự hiện diện của hai nguồn làm giảm sự thay đổi lỗi, làm cho phân tích có ý nghĩa hơn.

ii. Anova hai chiều giúp chúng ta đánh giá tác động của hai biến số cùng một lúc. Điều này là không thể trong anova một chiều.

iii. Độc lập của các yếu tố có thể được kiểm tra với điều kiện có nhiều hơn một quan sát cho mỗi tổ hợp yếu tố hoặc ô và số lượng quan sát trong mỗi ô là như nhau. Trong ví dụ của chúng tôi, thói quen ăn uống có 3 cấp độ và tình trạng hút thuốc lá có 3 cấp độ. Do đó, có 3 x 3 = 9 kết hợp yếu tố hoặc ô.

Tóm lược

1. Anova là một phân tích thống kê được sử dụng trong giả thuyết thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm. Ở đây mối quan hệ giữa hai nhóm được phân tích.

2. Anova một chiều được sử dụng khi chỉ có một biến độc lập với nhiều cấp độ. Anova hai chiều được sử dụng khi có hai biến độc lập với nhiều cấp độ.

3. Anova hai chiều vượt trội hơn anova một chiều vì phương pháp này có những ưu điểm nhất định so với anova một chiều.