Sự khác biệt giữa một cách anova và hai cách anova Khác biệt giữa
Phân tích các biến thể (ANOVA)
Anova đề cập đến phân tích mối quan hệ của hai nhóm; biến độc lập và biến phụ thuộc. Về cơ bản nó là một công cụ thống kê được sử dụng để kiểm tra giả thiết dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Chúng ta có thể sử dụng anova để xác định mối quan hệ giữa hai biến; thói quen ăn uống biến độc lập, và điều kiện sức khoẻ phụ thuộc.
-1,1>Sự khác biệt giữa anova một chiều và anova hai chiều có thể được quy cho mục đích sử dụng và các khái niệm của chúng. Mục đích của anova một chiều là để xem liệu dữ liệu thu thập được cho một biến phụ thuộc gần với trung bình chung hay không. Mặt khác, anova hai chiều xác định liệu dữ liệu thu thập được cho hai biến phụ thuộc hội tụ trên một trung bình chung có nguồn gốc từ hai loại.
- Một - AnovaAnova một chiều được sử dụng khi chỉ có một biến độc lập với một vài nhóm hoặc các mức hoặc các loại, và các đáp ứng phân bố bình thường hoặc các biến phụ thuộc được đo và phương tiện của mỗi nhóm phản ứng hoặc các biến kết quả được so sánh.
Ví dụ về anova một chiều: Xem xét hai nhóm biến, thói quen ăn uống của người mẫu biến độc lập, với nhiều mức như ăn chay, không ăn chay và trộn; và biến phụ thuộc là số lần một người bị bệnh trong một năm. Có thể đo và so sánh các phương tiện của các biến đáp ứng liên quan đến từng nhóm gồm N số người.
Khi đó có hai biến độc lập với nhiều cấp độ và một biến phụ thuộc có vấn đề, anova trở thành hai chiều. Hai sao cho thấy tác động của mỗi biến độc lập đối với các biến đáp ứng đơn hoặc các biến kết quả và xác định xem có bất kỳ tác động tương tác nào giữa các biến độc lập hay không. Hai thế hệ sao băng đã được phổ biến bởi Ronald Fisher, 1925, và Frank Yates, 1934. Nhiều năm sau vào năm 2005, Andrew Gelman đề xuất một mô hình đa cấp khác nhau của anova.
Ví dụ về anova hai chiều: Nếu trong ví dụ trên của anova một chiều, chúng ta bổ sung thêm một biến độc lập nữa, 'smoking-status' vào biến độc lập hiện tại 'thói quen ăn uống' và nhiều mức độ hút thuốc như như người không hút thuốc, người hút thuốc mỗi ngày một lần, và những người hút thuốc có nhiều hơn một gói một ngày, chúng tôi xây dựng một hai sao băng.Độ ưu tiên của hai hậu môn
Hai sao anova có ưu điểm nhất định so với một quả bình thường. Đó là;
i. Hai sao anova hiệu quả hơn là một trong những cách anova. Trong hai sao băng có hai nguồn biến hoặc biến độc lập, đó là thói quen ăn uống và tình trạng hút thuốc lá trong ví dụ của chúng ta.Sự hiện diện của hai nguồn làm giảm biến thể lỗi, làm cho phân tích có ý nghĩa hơn.
ii. Hai-cách anova giúp chúng tôi để đánh giá tác động của hai biến cùng một lúc. Điều này không thể thực hiện được bằng một quả anova một chiều.
iii. Sự độc lập của các yếu tố có thể được kiểm tra nếu có nhiều hơn một quan sát cho mỗi yếu tố kết hợp hoặc tế bào, và số lượng quan sát trong mỗi tế bào là như nhau. Trong ví dụ của chúng tôi, thói quen ăn uống có 3 mức độ và tình trạng hút thuốc có 3 mức độ. Như vậy có 3 x 3 = 9 yếu tố kết hợp hoặc các tế bào.
Tóm tắt
1. Anova là một phân tích thống kê được sử dụng để thử nghiệm giả thuyết dựa trên 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. Hai sao anova được sử dụng khi có hai biến độc lập với nhiều cấp.
