مقابل ذلك ، في حالة ANOVA ذات الاتجاهين ، يحقق الباحث في عاملين اثنين بشكل متزامن. بالنسبة للشخص العادي ، فإن هذين المفهومين للإحصاء مترادفان. ومع ذلك ، هناك اختلاف بين ANOVA في اتجاه واحد و two-way.
رسم بياني للمقارنة
| أساس للمقارنة | اتجاه واحد أنوفا | اتجاهين ANOVA |
|---|---|---|
| المعنى | إحدى الطرق هو اختبار الفرضية ، الذي يستخدم لاختبار مساواة ثلاثة من أكثر سُبل يعني استخدام التباين في وقت واحد. | اتجاهين ANOVA هي تقنية إحصائية حيث يمكن دراسة التفاعل بين العوامل المؤثرة على المتغير. |
| متغير مستقل | واحد | اثنان |
| يقارن | ثلاثة مستويات أو أكثر من عامل واحد. | تأثير مستويات متعددة من عاملين. |
| عدد من المراقبة | لا يجب أن تكون متماثلاً في كل مجموعة. | تحتاج إلى أن تكون متساوية في كل مجموعة. |
| تصميم التجارب | تحتاج إلى إرضاء اثنين فقط من المبادئ. | جميع المبادئ الثلاثة يجب أن تكون راضية. |
تعريف ANOVA في اتجاه واحد
طريقة واحدة تحليل التباين (ANOVA) هو اختبار الفرضية حيث يتم اعتبار متغير فئوي واحد فقط أو عامل واحد. إنها تقنية تمكننا من إجراء مقارنة بين ثلاث عينات أو أكثر بمساعدة توزيع F. يتم استخدامها لمعرفة الفرق بين فئاتها المختلفة لديها عدة قيم محتملة.
الفرضية الصفرية (H 0 ) هي المساواة في جميع الوسائل السكانية ، بينما الفرضية البديلة (H 1 ) هي الفرق في متوسط واحد على الأقل.
طريقة واحدة تعتمد ANOVA على الافتراضات التالية:
- التوزيع الطبيعي للسكان التي يتم رسم العينات منها.
- قياس المتغير التابع هو على مستوى الفاصل أو النسبة.
- مجموعتان أو أكثر من مجموعتين مستقلتين فئتين في متغير مستقل.
- استقلال العينات
- تجانس التباين بين السكان.
تعريف ANOVA في اتجاهين
إن ANOVA ذات الاتجاهين كما يدل اسمها ، هو اختبار فرضي حيث يستند تصنيف البيانات على عاملين. على سبيل المثال ، الأساسان لتصنيف المبيعات الذي تقوم به الشركة هو أولاً على أساس المبيعات من قبل البائع المختلف والثاني عن طريق المبيعات في مختلف المناطق. هي تقنية إحصائية يستخدمها الباحث لمقارنة عدة مستويات (حالة) للمتغيرين المستقلين اللذين يتضمنان ملاحظات متعددة على كل مستوى.
يفحص ANOVA في اتجاهين تأثير العوامل على المتغير التابع المستمر. كما يدرس العلاقة المتداخلة بين المتغيرات المستقلة التي تؤثر على قيم المتغير التابع ، إن وجدت.
افتراضات ANOVA ذات الاتجاهين:
- التوزيع الطبيعي للسكان التي يتم رسم العينات منها.
- قياس المتغير التابع على مستوى مستمر.
- مجموعتان أو أكثر من مجموعتين مستقلتين فئتين في عاملين.
- يجب أن يكون للمجموعات المستقلة الفئوية نفس الحجم.
- استقلال الملاحظات
- تجانس التباين بين السكان.
الاختلافات الرئيسية بين ANOVA في اتجاه واحد و Two-Way
يمكن رسم الفروق بين ANOVA في اتجاه واحد و اتجاهين بشكل واضح على الأسس التالية:
- إن اختبار الفرضية الذي يمكننا من اختبار المساواة بثلاثة أو أكثر يعني في نفس الوقت استخدام التباين يسمى طريقة واحدة ANOVA. تقنية إحصائية يمكن من خلالها دراسة العلاقة بين العوامل التي تؤثر على المتغير من أجل صنع القرار الفعال ، تسمى ANOVA ثنائية الاتجاه.
- يوجد عامل واحد فقط أو متغير مستقل بطريقة واحدة ANOVA بينما في حالة ANOVA ذات الاتجاهين يوجد متغيرين مستقلين.
- يقارن ANOVA أحادي الاتجاه ثلاثة مستويات أو أكثر (شروط) لعامل واحد. من ناحية أخرى ، يقارن ANOVA ثنائي الاتجاه تأثير مستويات متعددة من عاملين.
- في ANOVA ذات الاتجاه الواحد ، لا يجب أن يكون عدد المشاهدات هو نفسه في كل مجموعة بينما يجب أن يكون نفسه في حالة ANOVA ذات الاتجاهين.
- يجب أن تلبي ANOVA في اتجاه واحد فقط مبدأين لتصميم التجارب ، أي التكرار والعشوائية. على عكس ANOVA ذات الاتجاهين ، والتي تلبي جميع المبادئ الثلاثة لتصميم التجارب التي يتم تكرارها ، والعشوائية ، والسيطرة المحلية.
استنتاج
في كثير من الأحيان يتم فهم ANOVA في اتجاهين كنسخة موسعة من One Way ANOVA. هناك عدد من المزايا ، بسبب أن ANOVA في الاتجاهين مفضل على ANOVA في اتجاه واحد ، كما هو الحال مع ANOVA ثنائي الاتجاه يمكن اختبار تأثير عاملين في وقت واحد.
