대조적으로, 양방향 분산 분석 (two-way ANOVA )의 경우 연구원은 두 가지 요인을 동시에 조사합니다. 평신도에게는 통계에 대한 두 가지 개념이 동의어입니다. 그러나 단방향과 양방향 ANOVA에는 차이가 있습니다.
비교 차트
| 비교의 근거 | 일원 분산 분석 | 양방향 분산 분석 |
|---|---|---|
| 의미 | 일원 분산 분석 (ANOVA)은 가설 검정이며, 분산을 이용하여 더 많은 세 집단 평균의 평등을 동시에 시험하는 데 사용됩니다. | 양방향 분산 분석 (two way ANOVA)은 변수들에 영향을 미치는 요인들 간의 상호 작용을 연구 할 수있는 통계 기법입니다. |
| 독립 변수 | 하나 | 두 |
| 비교하다 | 하나 이상의 요인이 3 개 이상 있습니다. | 두 가지 요소의 다단계 효과. |
| 관측 수 | 각 그룹에서 동일 할 필요는 없습니다. | 각 그룹에서 평등해야합니다. |
| 실험 설계 | 단 두 가지 원칙 만 만족시켜야합니다. | 세 가지 원칙을 모두 만족시켜야합니다. |
일원 분산 분석의 정의
편도 분석 (ANOVA)은 단 하나의 범주 형 변수 또는 단일 요소 만 고려되는 가설 테스트입니다. 그것은 우리가 F- 분포의 도움으로 3 개 또는 그 이상의 샘플의 평균을 비교할 수있게 해주는 기술입니다. 여러 가지 가능한 값을 가진 다른 카테고리 사이의 차이점을 찾는 데 사용됩니다.
귀무 가설 (H0)은 모든 모집단 평균에서의 평등이며, 대립 가설 (H1)은 적어도 하나의 평균에서의 차이가된다.
한 가지 방법 ANOVA는 다음 가정을 기반으로합니다.
- 샘플이 그려지는 모집단의 정규 분포.
- 종속 변수의 측정은 간격 또는 비율 수준입니다.
- 독립 변수에 2 개 또는 2 개 이상의 범주 형 독립 그룹.
- 견본의 독립성
- 인구의 분산의 동질성.
양방향 분산 분석의 정의
이름에서 알 수 있듯이 양방향 분산 분석 (two-way ANOVA)은 데이터의 분류가 두 가지 요소를 기반으로하는 가설 테스트입니다. 예를 들어, 회사가 만든 판매에 대한 두 가지 분류 기준은 먼저 다양한 판매원의 매출을 기준으로하고 두 번째는 다양한 지역의 판매를 기준으로합니다. 이것은 각 레벨에서 다중 관측을 포함하는 두 개의 독립 변수의 여러 레벨 (조건)을 비교하기 위해 연구자가 사용하는 통계 기법입니다.
양방향 ANOVA는 연속 종속 변수에 대한 두 요인의 영향을 검사합니다. 또한 종속 변수의 값에 영향을 미치는 독립 변수 간의 상호 관계를 연구합니다.
양방향 분산 분석의 가정 :
- 샘플이 그려지는 모집단의 정규 분포.
- 연속 수준에서 종속 변수 측정.
- 두 가지 요소에서 2 개 또는 2 개 이상의 범주 형 독립 그룹.
- 범주 독립적 그룹은 같은 크기 여야합니다.
- 관찰의 독립성
- 인구의 분산의 동질성.
단방향 및 양방향 ANOVA의 주요 차이점
일원 분산 분석과 양방향 분산 분석의 차이점은 다음과 같은 이유로 명확하게 나타낼 수 있습니다.
- 분산을 사용하여 3 개 이상의 평균의 등가성을 동시에 테스트 할 수있는 가설 검정을 일원 분산 분석 (One way ANOVA)이라고합니다. 효과적인 의사 결정을 위해 변수에 영향을 미치는 요인 들간의 상호 관계를 연구 할 수있는 통계 기법을 양방향 분산 분석 (Two-way ANOVA)이라고합니다.
- 일원 분산 분석에는 단 하나의 요인 또는 독립 변수 만 있고, 양방향 분산 분석의 경우 두 개의 독립 변수가 있습니다.
- 일원 분산 분석 (one-way ANOVA)은 세 가지 이상의 요소 (조건)를 비교합니다. 반면에, 2-way ANOVA는 두 가지 요소의 여러 단계의 효과를 비교합니다.
- 일원 분산 분석 (one-way ANOVA)에서, 관측 수는 각 그룹에서 동일 할 필요는 없지만 양방향 분산 분석 (two-way ANOVA)의 경우 동일해야합니다.
- 일원 분산 분석 (one-way ANOVA)은 복제 설계와 무작위 화와 같은 실험 설계의 두 가지 원칙 만 만족시켜야합니다. 복제, 무작위 화 및 로컬 제어라는 실험 설계의 세 가지 원칙을 모두 충족하는 양방향 분산 분석 (Two-way ANOVA)과 반대입니다.
결론
양방향 ANOVA는 일원 분산 분석 (One way ANOVA)의 확장 버전으로 이해되는 경우가 많습니다. 두 가지 방안의 효과를 동시에 테스트 할 수있는 양방향 ANOVA와 같이 양방향 ANOVA가 One-way ANOVA보다 선호되는 여러 장점이 있습니다.
