Unterschied zwischen Einweganova und Zweiwegeanova

Varianzanalyse (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 von Hypothesen auf der Basis experimenteller Daten verwendet wird. Wir können anova verwenden, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu bestimmen. Nahrungsgewohnheit die unabhängige Variable und die abhängige Variable Gesundheitszustand.

Der Unterschied zwischen Einweganova und Zweiwegeanova kann auf den Zweck, für den sie verwendet werden, und ihre Konzepte zurückgeführt werden. Der Zweck der One-Way-Anova besteht darin zu sehen, ob die für eine abhängige Variable erfassten Daten nahe am gemeinsamen Mittelwert liegen. Auf der anderen Seite bestimmt die Zweiweg-Anova, ob die für zwei abhängige Variablen gesammelten Daten auf einem gemeinsamen Mittelwert konvergieren, der aus zwei Kategorien abgeleitet ist.

Einweg-ANOVA

Einweganova wird verwendet, wenn es nur eine unabhängige Variable mit mehreren Gruppen oder Ebenen oder Kategorien gibt und die normalverteilte Antwort oder abhängige Variablen gemessen werden und die Mittelwerte jeder Gruppe von Antwort- oder Ergebnisvariablen verglichen werden.

Beispiel für eine Einweg-Anova: Betrachten Sie zwei Gruppen von Variablen: Ernährungsgewohnheiten der Probanden als unabhängige Variable mit mehreren Ebenen: vegetarisch, nicht-vegetarisch und gemischt; und die abhängige Variable ist die Anzahl, wie oft eine Person in einem Jahr krank wurde. Die Mittelwerte der Antwortvariablen, die zu jeder Gruppe gehören, die aus einer Anzahl N von Völkern besteht, werden gemessen und verglichen.

Zweiwegeanova

Wenn es zwei unabhängige Variablen mit jeweils mehreren Ebenen und eine fragliche abhängige Variable gibt, wird die Anova in beide Richtungen umgewandelt. Die bidirektionale Anova zeigt die Auswirkung jeder unabhängigen Variablen auf die einzelnen Antwort- oder Ergebnisvariablen und bestimmt, ob ein Interaktionseffekt zwischen den unabhängigen Variablen vorliegt. Die bidirektionale Anova wurde von Ronald Fisher (1925) und Frank Yates (1934) populär gemacht. Jahre später, 2005, schlug Andrew Gelman einen anderen mehrstufigen Modellansatz von Anova vor.

Beispiel für eine Zweiwegeanova: Wenn in dem obigen Beispiel einer Einweganova eine weitere unabhängige Variable, der „Rauchstatus“, zu der vorhandenen unabhängigen Variable „Nahrungsgewohnheit“ hinzugefügt wird, und mehrere Stufen des Rauchstatus, z. Raucher, Raucher einer Packung pro Tag und Raucher von mehr als einer Packung pro Tag, konstruieren wir eine Zweiwegeanova.

Überlegenheit der Zweiwegeanova

Zweiwegeanova hat bestimmte Vorteile gegenüber der Einweganova. Diese sind;

ich. Zweiwegeanova ist effektiver als Einweganova. Bei der Zwei-Wege-Anova gibt es zwei Quellen von Variablen oder unabhängigen Variablen, nämlich die Lebensweise der Gewohnheiten und den Raucherstatus in unserem Beispiel. Das Vorhandensein von zwei Quellen reduziert die Fehlervariation, wodurch die Analyse aussagekräftiger wird.

ii. Die Zweiwegeanova hilft uns, die Auswirkungen von zwei Variablen gleichzeitig zu bewerten. Dies ist bei der One-Way-Anova nicht möglich.

iii. Die Unabhängigkeit der Faktoren kann getestet werden, vorausgesetzt es gibt mehr als eine Beobachtung für jede Faktorkombination oder Zelle und die Anzahl der Beobachtungen in jeder Zelle ist gleich. In unserem Beispiel hat der Faktor Essgewohnheit 3 ​​Stufen und der Raucherstatus 3 Stufen. Somit gibt es 3 x 3 = 9 Faktorkombinationen oder Zellen.

Zusammenfassung

1. Anova ist eine statistische Analyse, die zum Testen von Hypothesen auf der Basis experimenteller Daten verwendet wird. Hier werden Beziehungen zwischen zwei Gruppen analysiert.

2. One-Way-Anova wird verwendet, wenn es nur eine unabhängige Variable mit mehreren Ebenen gibt. Zweiwegeanova wird verwendet, wenn zwei unabhängige Variablen mit mehreren Ebenen vorhanden sind.

3. Eine Zweiwegeanova ist der Einweganova überlegen, da die Methode gegenüber der Einweganova gewisse Vorteile bietet.