In der Forschung, in den Bereichen Wirtschaft, Wirtschaft, Psychologie, Soziologie, Biologie usw. ist die Varianzanalyse, kurz ANOVA genannt, ein äußerst wichtiges Instrument für die Datenanalyse. Es ist eine Technik, die der Forscher anwendet, um einen Vergleich zwischen mehr als zwei Populationen anzustellen und bei der Durchführung gleichzeitiger Tests zu helfen. Die ANOVA hat einen zweifachen Zweck. Im Einweg-ANOVA Der Forscher nimmt nur einen Faktor an.
Im Gegensatz dazu im Fall von Zweiwege-ANOVA, Der Forscher untersucht zwei Faktoren gleichzeitig. Für einen Laien sind diese beiden Begriffe der Statistik gleichbedeutend. Es besteht jedoch ein Unterschied zwischen der Einweg- und der Zweiweg-ANOVA.
Vergleichsgrundlage | Einweg-ANOVA | Zweiweg-ANOVA |
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Bedeutung | Einweg-ANOVA ist ein Hypothesentest, der verwendet wird, um die Gleichheit von drei oder mehr Populationsmitteln gleichzeitig unter Verwendung der Varianz zu testen. | Die Zweiweg-ANOVA ist eine statistische Technik, bei der die Wechselwirkung zwischen Faktoren, die die Variable beeinflussen, untersucht werden kann. |
Unabhängige Variable | Ein | Zwei |
Vergleicht | Drei oder mehr Stufen eines Faktors. | Wirkung von mehreren Ebenen von zwei Faktoren. |
Anzahl der Beobachtungen | Muss nicht in jeder Gruppe gleich sein. | Müssen in jeder Gruppe gleich sein. |
Versuchsplanung | Müssen nur zwei Prinzipien erfüllen. | Alle drei Prinzipien müssen erfüllt werden. |
Einweganalyse der Varianz (ANOVA) ist ein Hypothesentest, bei dem nur eine kategoriale Variable oder ein einzelner Faktor berücksichtigt wird. Es ist eine Technik, die es uns ermöglicht, Mittelwerte von drei oder mehr Proben mit Hilfe der F-Verteilung zu vergleichen. Es wird verwendet, um den Unterschied zwischen seinen verschiedenen Kategorien mit mehreren möglichen Werten herauszufinden.
Die Nullhypothese (H0) ist die Gleichheit in allen Bevölkerungsmitteln, während alternative Hypothesen (H1) wird der Unterschied in mindestens einem Mittelwert sein.
Einweg-ANOVA basiert auf folgenden Annahmen:
Zweiweg-ANOVA ist, wie der Name schon sagt, ein Hypothesentest, bei dem die Klassifizierung von Daten auf zwei Faktoren basiert. Zum Beispiel werden die beiden Einstufungsgrundlagen für die Verkäufe, die von der Firma gemacht werden, zuerst auf der Grundlage der Verkäufe der verschiedenen Verkäufer und zweitens nach den Verkäufen in den verschiedenen Regionen. Hierbei handelt es sich um eine statistische Technik, die vom Forscher verwendet wird, um mehrere Stufen (Bedingungen) der zwei unabhängigen Variablen zu vergleichen, an denen mehrere Beobachtungen auf jeder Ebene beteiligt sind.
Die bidirektionale ANOVA untersucht die Auswirkung der beiden Faktoren auf die stetige abhängige Variable. Außerdem wird die Wechselbeziehung zwischen unabhängigen Variablen untersucht, die die Werte der abhängigen Variablen beeinflussen, sofern vorhanden.
Annahmen einer bidirektionalen ANOVA:
Die Unterschiede zwischen Einweg- und Zweiweg-ANOVA lassen sich aus folgenden Gründen eindeutig feststellen:
Zweiweg-ANOVA wird häufig als erweiterte Version der Einweg-ANOVA verstanden. Es gibt eine Reihe von Vorteilen, aufgrund derer die Zweiweg-ANOVA der Einweg-ANOVA vorgezogen wird. Mit der Zweiweg-ANOVA kann man die Auswirkungen von zwei Faktoren gleichzeitig testen.