Насупрот томе, у случају двосмјерне АНОВА, истраживач истодобно истражује два фактора. За лаика ова два концепта статистике су синоними. Међутим, постоји разлика између једносмерне и двосмјерне АНОВА.
Цомпарисон Цхарт
| Основа за поређење | Једносмерна АНОВА | Два пута АНОВА |
|---|---|---|
| Значење | Један начин АНОВА је тест хипотеза, који се користи за тестирање једнакости три више популацијских средстава истовремено употребом варијанце. | Двосмјерна АНОВА је статистичка техника у којој се може проучавати интеракција између фактора, који утичу на варијаблу. |
| Независна варијабла | Један | Два |
| Цомпарес | Три или више нивоа једног фактора. | Утицај вишеструког нивоа два фактора. |
| Број посматрања | Не треба да буде исто у свакој групи. | Треба да буду једнаки у свакој групи. |
| Дизајн експеримената | Потребно је задовољити само два принципа. | Сва три принципа морају бити задовољена. |
Дефиниција једносмерне АНОВА
Једносмерна анализа варијанце (АНОВА) је тест хипотезе у којем се разматра само једна категоријска варијабла или један фактор. То је техника која нам омогућава да упоредимо средства три или више узорака уз помоћ Ф-дистрибуције. Користи се да би се утврдила разлика између различитих категорија које имају неколико могућих вредности.
Нулта хипотеза (Х 0 ) је једнакост у свим популационим средствима, док ће алтернативна хипотеза (Х1) бити разлика у најмање једној средњој вредности.
Једносмерна АНОВА се заснива на следећим претпоставкама:
- Нормална дистрибуција популације из које се узимају узорци.
- Мерење зависне променљиве је на нивоу интервала или односа.
- Две или више од две категоричне независне групе у независној варијабли.
- Независност узорака
- Хомогеност варијансе популације.
Дефиниција двосмјерне АНОВА
Двосмерна АНОВА, како се и назива, је тест хипотеза у којем се класификација података заснива на два фактора. На пример, две основе класификације за продају коју је извршила фирма је прво на основу продаје од стране другог продавца, а друго по продаји у различитим регионима. То је статистичка техника коју истраживач користи да би упоредио неколико нивоа (услова) две независне варијабле које укључују вишеструка опажања на сваком нивоу.
Двосмјерна АНОВА испитује ефекат два фактора на континуирано зависну варијаблу. Он такође проучава међузависност између независних варијабли које утичу на вредности зависне варијабле, ако их има.
Претпоставке двосмјерне АНОВА:
- Нормална дистрибуција популације из које се узимају узорци.
- Мерење зависне променљиве на континуираном нивоу.
- Две или више од две категоричне независне групе у два фактора.
- Категоричке независне групе треба да имају исту величину.
- Независност посматрања
- Хомогеност варијансе популације.
Кључне разлике између једносмерне и двосмјерне АНОВА
Разлике између једносмјерне и двосмјерне АНОВА могу се јасно нацртати на сљедећим основама:
- Тест хипотезе који нам омогућава да тестирамо једнакост три или више средстава истовремено користећи варијансу назива се Једносмерна АНОВА. Статистичка техника у којој се међузависност фактора, која утиче на варијаблу, може проучавати за ефикасно доношење одлука, назива се Двосмјерна АНОВА.
- Постоји само један фактор или независна варијабла на један начин АНОВА, док у случају двосмјерне АНОВА постоје двије независне варијабле.
- Једносмерна АНОВА упоређује три или више нивоа (услова) једног фактора. Са друге стране, двосмерна АНОВА упоређује ефекат више нивоа два фактора.
- У једносмерној АНОВА-и, број опсервација не мора бити исти у свакој групи, док би требао бити исти у случају двосмјерне АНОВА.
- Једносмерна АНОВА мора задовољити само два принципа дизајна експеримената, тј. Репликацију и рандомизацију. За разлику од двосмјерне АНОВА, која задовољава сва три принципа дизајнирања експеримената, то су репликација, рандомизација и локална контрола.
Закључак
Двосмјерна АНОВА се често разумије као проширена верзија Једносмјерне АНОВА. Постоје бројне предности, због којих се двосмјерна АНОВА преферира у односу на једносмјерну АНОВА, као и код двосмјерне АНОВА може се тестирати ефекте два фактора истовремено.
