Perbezaan antara One way anova dan dua arah anova

Analisis Variasi (ANOVA)

Anova merujuk kepada analisis hubungan dua kumpulan; pembolehubah bebas dan pemboleh ubah bergantung. Ia pada dasarnya merupakan alat statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis berdasarkan data eksperimen. Kita boleh menggunakan anova untuk menentukan hubungan antara dua pembolehubah; kebiasaan makanan pembolehubah bebas, dan keadaan kesihatan berubah-ubah bergantung.

Perbezaan di antara satu arah anova dan anova dua arah boleh dikaitkan dengan tujuan yang digunakan dan konsep mereka. Tujuan anova satu hala adalah untuk melihat sama ada data yang dikumpulkan untuk satu pemboleh ubah bergantung adalah dengan maksud biasa. Sebaliknya, anova dua hala menentukan sama ada data yang dikumpul untuk dua pembolehubah yang bergantung kepada konvergen yang biasa diperoleh daripada dua kategori.

Satu arah anova

Satu arah anova digunakan apabila terdapat hanya satu pemboleh ubah bebas dengan beberapa kumpulan atau peringkat atau kategori, dan respon yang biasa diedarkan atau pembolehubah bergantung diukur, dan cara setiap kumpulan respon atau pemboleh ubah hasil dibandingkan.

Contoh satu arah anova: Pertimbangkan dua kumpulan pembolehubah, kebiasaan makanan sampel orang pembolehubah bebas, dengan beberapa peringkat seperti, vegetarian, bukan vegetarian, dan campuran; dan pemboleh ubah bergantung bergantung pada berapa kali seseorang jatuh sakit dalam setahun. Pemboleh ubah tindak balas yang berkaitan dengan setiap kumpulan yang terdiri daripada bilangan orang N diukur dan dibandingkan.

Anova dua hala

Apabila terdapat dua pembolehubah bebas masing-masing dengan pelbagai peringkat dan satu pemboleh ubah bergantung pada soalan anova menjadi dua arah. Anova dua hala menunjukkan kesan setiap pemboleh ubah bebas pada respons tunggal atau pemboleh ubah hasil dan menentukan sama ada terdapat sebarang kesan interaksi antara pembolehubah bebas. Anova dua hala telah dipopulerkan oleh Ronald Fisher, 1925, dan Frank Yates, 1934. Tahun-tahun kemudian pada tahun 2005, Andrew Gelman mencadangkan pendekatan model multilevel yang berbeza anova.

Contoh anova dua hala: Jika dalam contoh satu arah anova, kami menambah satu lagi pemboleh ubah bebas, 'status merokok' kepada 'kebiasaan makanan' variabel bebas yang ada, dan pelbagai tahap status merokok seperti non- perokok, perokok satu pek sehari, dan perokok lebih daripada satu pek sehari, kami membina dua arah anova.

Penguasaan anova dua hala

Anova dua hala mempunyai kelebihan tertentu berbanding satu arah anova. Ini adalah;

i. Anova dua hala lebih berkesan daripada satu arah anova. Dalam anova dua hala terdapat dua sumber pembolehubah atau pembolehubah bebas, iaitu kebiasaan makanan dan status merokok dalam contoh kita. Kehadiran dua sumber mengurangkan variasi ralat, yang menjadikan analisis lebih bermakna.

ii. Anova dua hala membantu kita menilai kesan dua pembolehubah pada masa yang sama. Ini tidak mungkin dalam satu arah anova.

iii. Kemerdekaan faktor boleh diuji dengan syarat terdapat lebih daripada satu pemerhatian untuk setiap kombinasi faktor atau sel, dan jumlah pemerhatian dalam setiap sel adalah sama. Dalam faktor contoh kami tabiat makanan mempunyai 3 tahap dan status merokok status mempunyai 3 tahap. Oleh itu terdapat 3 x 3 = 9 kombinasi faktor atau sel.

Ringkasan

1. Anova adalah analisis statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis berdasarkan data eksperimen. Di sini hubungan antara dua kumpulan dianalisis.

2. Anova satu arah digunakan apabila terdapat hanya satu pemboleh ubah bebas dengan beberapa peringkat. Dua arah anova digunakan apabila terdapat dua pembolehubah bebas dengan beberapa peringkat.

3. Anova dua hala adalah lebih baik daripada satu arah anova kerana kaedah mempunyai kelebihan tertentu berbanding anova satu hala.