Unterschied zwischen ANOVA und Two Way ANOVA

Analyse von Varianzen (ANOVA)

ANOVA bezieht sich auf die Analyse der Beziehung zweier Gruppen; unabhängige Variable und abhängige Variable. Es ist im Grunde ein statistisches Werkzeug, das zum Testen der Hypothese anhand experimenteller Daten verwendet wird. Wir können ANOVA verwenden, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu bestimmen. Food-Habit die unabhängige Variable und der abhängige variable Gesundheitszustand.

Der Unterschied zwischen Einweg-ANOVA und Zwei-Wege-ANOVA kann auf den Zweck zurückgeführt werden, für den sie verwendet werden, und deren Konzepte. Der Zweck der Einweg-ANOVA besteht darin, festzustellen, ob die für eine abhängigen Variablen gesammelten Daten nahe am gemeinsamen Mittel liegen. Auf der anderen Seite bestimmt die Zwei-Wege.

Einweg-ANOVA

Einweg-ANOVA wird verwendet, wenn nur eine unabhängige Variable mit mehreren Gruppen oder Ebenen oder Kategorien vorhanden ist und die normal verteilten Reaktion oder abhängige Variablen gemessen werden, und die Mittelwerte jeder Gruppe von Antwort- oder Ergebnisvariablen werden verglichen.

Beispiel für One-Way-ANOVA: Betrachten Sie zwei Gruppen von Variablen, Lebensmittel-Habit der Stichprobe Die unabhängige Variable, mit mehreren Ebenen als vegetarisch, nicht vegetarisch und mischen; und die abhängige Variable war die Anzahl der Menschen, die eine Person in einem Jahr krank wurde. Die Mittelwerte der Antwortvariablen im Zusammenhang mit jeder Gruppe, bestehend aus der N -Anzahl von Völkern, werden gemessen und verglichen.

Zwei-Wege-ANOVA

Wenn es zwei unabhängige Variablen mit mehreren Ebenen gibt und eine abhängige variable fragliche Variable. Die Zwei-Wege-ANOVA zeigt den Effekt jeder unabhängigen Variablen auf die einzelnen Antwort- oder Ergebnisvariablen und bestimmt, ob zwischen den unabhängigen Variablen einen Interaktionseffekt vorhanden ist. Zwei-Wege-ANOVA wurde von Ronald Fisher, 1925, und Frank Yates, 1934, populär gemacht. Jahre später im Jahr 2005 schlug Andrew Gelman einen anderen Multilevel -Modellansatz von ANOVA vor.

Beispiel für eine Zwei-Wege-ANOVA: Wenn wir im obigen Beispiel einer Einweg-ANOVA der vorhandenen unabhängigen Variablen „Lebensmittel-Habit“ und mehreren Ebenen des Raucherstatus wie Nicht-Raucherstatus eine weitere unabhängige Variable, "Raucher-Status" hinzufügen, fügen wir hinzu Raucher, Raucher von einem Pack pro Tag und Raucher von mehr als einem Pack pro Tag bauen wir eine Zwei-Wege-ANOVA.

Überlegenheit der Zwei-Wege-ANOVA

Zwei-Wege-ANOVA hat bestimmte Vorteile gegenüber einer Einweg-ANOVA. Diese sind;

ich. Zwei-Wege-ANOVA ist effektiver als Einweg-ANOVA. In einer Zwei-Wege-ANOVA gibt es zwei Quellen von Variablen oder unabhängigen Variablen, nämlich in unserem Beispiel. Das Vorhandensein von zwei Quellen reduziert die Fehlervariation, wodurch die Analyse aussagekräftiger wird.

ii. Zwei-Wege-ANOVA hilft uns, die Auswirkungen von zwei Variablen gleichzeitig zu bewerten. Dies ist bei Einweg-ANOVA nicht möglich.

III. Die Unabhängigkeit der Faktoren kann getestet werden. In unserem Beispiel hat Faktor Faktor Food-Habit 3 Niveaus und Faktor-Raucher-Status hat 3 Niveaus. Somit gibt es 3 x 3 = 9 Faktor -Kombinationen oder Zellen.

Zusammenfassung

1. ANOVA ist eine statistische Analyse, die zum Testen der Hypothese auf der Grundlage experimenteller Daten verwendet wird. Hier werden die Beziehungen zwischen zwei Gruppen analysiert.

2. Einweg-ANOVA wird verwendet, wenn nur eine unabhängige Variable mit mehreren Ebenen vorhanden ist. Zwei-Wege-ANOVA wird verwendet, wenn zwei unabhängige Variablen mit mehreren Ebenen vorhanden sind.

3. Zwei-Wege-ANOVA ist der Einweg-ANOVA überlegen, da die Methode bestimmte Vorteile gegenüber einer Einweg-ANOVA hat.