Sự khác biệt giữa một chiều và hai chiều ANOVA
Share
Khi nói đến nghiên cứu, trong lĩnh vực kinh doanh, kinh tế, tâm lý học, xã hội học, sinh học, v.v. Phân tích phương sai, được gọi ngắn gọn là ANOVA là một công cụ cực kỳ quan trọng để phân tích dữ liệu. Đây là một kỹ thuật được sử dụng bởi nhà nghiên cứu để so sánh giữa hơn hai quần thể và giúp thực hiện các xét nghiệm đồng thời. Có một mục đích hai lần của ANOVA. Trong một chiều ANOVA nhà nghiên cứu chỉ lấy một yếu tố.
Trong trường hợp chống lại, trong trường hợp ANOVA hai chiều, nhà nghiên cứu điều tra hai yếu tố đồng thời. Đối với một giáo dân hai khái niệm thống kê là đồng nghĩa. Tuy nhiên, có một sự khác biệt giữa ANOVA một chiều và hai chiều.
Nội dung: ANOVA một chiều so với ANOVA hai chiều
- Biểu đồ so sánh
- Định nghĩa
- Sự khác biệt chính
- Phần kết luận
Biểu đồ so sánh
| Cơ sở để so sánh | Một chiều ANOVA | Hai chiều ANOVA |
|---|---|---|
| Ý nghĩa | Một cách ANOVA là một thử nghiệm giả thuyết, được sử dụng để kiểm tra sự bằng nhau của ba dân số có nghĩa là sử dụng đồng thời phương sai. | ANOVA hai chiều là một kỹ thuật thống kê trong đó, có thể nghiên cứu sự tương tác giữa các yếu tố, biến số ảnh hưởng. |
| Biến độc lập | Một | Hai |
| So sánh | Ba hoặc nhiều cấp độ của một yếu tố. | Ảnh hưởng của nhiều cấp độ của hai yếu tố. |
| Số lượng quan sát | Không cần phải giống nhau trong mỗi nhóm. | Cần phải bình đẳng trong mỗi nhóm. |
| Thiết kế các thí nghiệm | Chỉ cần thỏa mãn hai nguyên tắc. | Tất cả ba nguyên tắc cần phải được thỏa mãn. |
Định nghĩa ANOVA một chiều
Phân tích phương sai một chiều (ANOVA) là một bài kiểm tra giả thuyết trong đó chỉ có một biến phân loại hoặc một yếu tố duy nhất được xem xét. Đây là một kỹ thuật cho phép chúng tôi so sánh các phương tiện của ba mẫu trở lên với sự trợ giúp của phân phối F. Nó được sử dụng để tìm ra sự khác biệt giữa các loại khác nhau của nó có một số giá trị có thể.
Giả thuyết khống (H0) là sự bình đẳng trong tất cả các phương tiện dân số, trong khi giả thuyết thay thế (H1) sẽ là sự khác biệt trong ít nhất một nghĩa.
Một cách ANOVA dựa trên các giả định sau:
- Phân phối bình thường của dân số mà từ đó các mẫu được rút ra.
- Đo lường biến phụ thuộc là ở mức hoặc tỷ lệ.
- Hai hoặc nhiều hơn hai nhóm độc lập phân loại trong một biến độc lập.
- Độc lập của mẫu
- Tính đồng nhất của phương sai của dân số.
Định nghĩa ANOVA hai chiều
ANOVA hai chiều như tên của nó biểu thị, là một thử nghiệm giả thuyết trong đó việc phân loại dữ liệu dựa trên hai yếu tố. Ví dụ, hai cơ sở phân loại cho doanh số bán hàng của công ty trước hết dựa trên doanh số của người bán hàng khác nhau và thứ hai là doanh số bán hàng ở các khu vực khác nhau. Đây là một kỹ thuật thống kê được sử dụng bởi nhà nghiên cứu để so sánh một số cấp độ (điều kiện) của hai biến độc lập liên quan đến nhiều quan sát ở mỗi cấp độ.
ANOVA hai chiều kiểm tra ảnh hưởng của hai yếu tố đến biến phụ thuộc liên tục. Nó cũng nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hưởng đến các giá trị của biến phụ thuộc, nếu có.
Giả định của ANOVA hai chiều:
- Phân phối bình thường của dân số mà từ đó các mẫu được rút ra.
- Đo lường biến phụ thuộc ở mức liên tục.
- Hai hoặc nhiều hơn hai nhóm độc lập phân loại trong hai yếu tố.
- Các nhóm độc lập phân loại nên có cùng kích thước.
- Độc lập của các quan sát
- Tính đồng nhất của phương sai của dân số.
Sự khác biệt chính giữa ANOVA một chiều và hai chiều
Sự khác biệt giữa ANOVA một chiều và hai chiều có thể được rút ra rõ ràng dựa trên các lý do sau:
- Một thử nghiệm giả thuyết cho phép chúng tôi kiểm tra sự bằng nhau của ba hoặc nhiều phương tiện đồng thời sử dụng phương sai được gọi là ANOVA một chiều. Một kỹ thuật thống kê trong đó mối tương quan giữa các yếu tố, biến ảnh hưởng có thể được nghiên cứu để ra quyết định hiệu quả, được gọi là ANOVA hai chiều.
- Chỉ có một yếu tố hoặc biến độc lập theo một chiều ANOVA trong khi đó trong trường hợp ANOVA hai chiều có hai biến độc lập.
- ANOVA một chiều so sánh ba hoặc nhiều cấp độ (điều kiện) của một yếu tố. Mặt khác, ANOVA hai chiều so sánh hiệu quả của nhiều cấp độ của hai yếu tố.
- Trong ANOVA một chiều, số lượng quan sát không cần phải giống nhau trong mỗi nhóm trong khi đó phải giống nhau trong trường hợp ANOVA hai chiều.
- ANOVA một chiều chỉ cần đáp ứng hai nguyên tắc thiết kế thí nghiệm, tức là nhân rộng và ngẫu nhiên. Trái ngược với ANOVA hai chiều, đáp ứng cả ba nguyên tắc thiết kế thí nghiệm là nhân rộng, ngẫu nhiên hóa và kiểm soát cục bộ.
Phần kết luận
ANOVA hai chiều thường được hiểu là phiên bản mở rộng của ANOVA một chiều. Có một số lợi thế, do ANOVA hai chiều được ưa thích hơn ANOVA một chiều, như với ANOVA hai chiều, người ta có thể kiểm tra đồng thời các tác động của hai yếu tố.
