Diferencia entre un ANOVA y ANOVA de dos vías

Análisis de variaciones (ANOVA)

ANOVA se refiere al análisis de la relación de dos grupos; variable independiente y variable dependiente. Básicamente es una herramienta estadística que se utiliza para probar la hipótesis sobre la base de datos experimentales. Podemos usar ANOVA para determinar la relación entre dos variables; Alimento-Habit La variable independiente y la condición de salud de la variable dependiente.

La diferencia entre ANOVA unidireccional y ANOVA bidireccional puede atribuirse al propósito para el que se usan y sus conceptos. El propósito de ANOVA unidireccional es ver si los datos recopilados para una variable dependiente están cerca de la media común. Por otro lado, ANOVA de dos vías determina si los datos recopilados para dos variables dependientes convergen en una media común derivada de dos categorías.

ANOVA unidireccional

El ANOVA unidireccional se usa cuando solo hay una variable independiente con varios grupos o niveles o categorías, y se miden la respuesta o variables dependientes normalmente distribuidas, y se comparan las medias de cada grupo de respuesta o variables de resultado.

Ejemplo de ANOVA unidireccional: considere dos grupos de variables, hábito de alimentos de las personas de la muestra la variable independiente, con varios niveles como, vegetariano, no vegetariano y mezcla; y la variable dependiente es el número de veces que una persona se enfermó en un año. Se miden y comparan los medios de respuesta relacionados con cada grupo que consiste en el número de N.

ANOVA bidireccional

Cuando hay dos variables independientes, cada una con múltiples niveles y una variable dependiente en cuestión, el ANOVA se vuelve bidireccional. El ANOVA bidireccional muestra el efecto de cada variable independiente en la respuesta única o las variables de resultado y determina si existe algún efecto de interacción entre las variables independientes. ANOVA de dos vías ha sido popularizado por Ronald Fisher, 1925, y Frank Yates, 1934. Años más tarde, en 2005, Andrew Gelman propuso un enfoque de modelo multinivel diferente de ANOVA.

Ejemplo de ANOVA bidireccional: si en el ejemplo anterior de ANOVA unidireccional, agregamos otra variable independiente, 'smoking-status' a la variable independiente existente 'hábito de alimentos' y múltiples niveles de estado de fumar, como no Fumador, fumadores de un paquete al día, y fumadores de más de un paquete al día, construimos un ANOVA de dos vías.

Superioridad de ANOVA bidireccional

ANOVA bidireccional tiene ciertas ventajas sobre ANOVA unidireccional. Estos son;

i. ANOVA bidireccional es más efectivo que ANOVA unidireccional. En ANOVA bidireccional hay dos fuentes de variables o variables independientes, a saber, hábito de alimentos y estatus para fumar en nuestro ejemplo. La presencia de dos fuentes reduce la variación de error, lo que hace que el análisis sea más significativo.

II. ANOVA bidireccional nos ayuda a evaluar los efectos de dos variables al mismo tiempo. Esto no es posible en ANOVA unidireccional.

III. La independencia de los factores se puede probar siempre que haya más de una observación para cada combinación de factores o célula, y el número de observaciones en cada célula es la misma. En nuestro ejemplo de factor, el hábito de alimentos tiene 3 niveles y fumar estatus de factor tiene 3 niveles. Por lo tanto, hay 3 x 3 = 9 combinaciones de factores o células.

Resumen

1. ANOVA es un análisis estadístico que se utiliza para probar la hipótesis sobre la base de datos experimentales. Aquí se analizan las relaciones entre dos grupos.

2. Se usa ANOVA unidireccional cuando solo hay una variable independiente con varios niveles. Se usa ANOVA bidireccional cuando hay dos variables independientes con varios niveles.

3. El ANOVA bidireccional es superior al ANOVA unidireccional, ya que el método tiene ciertas ventajas sobre ANOVA unidireccional.