При анализе действия реагентов на продукты применяются различные методы исследования. Особым типом методологии исследования является ANOVA, что означает дисперсионный анализ. Все виды исследовательской работы следуют установленному шаблону. Разделение переменных - одна из важнейших перспектив повышения ценности статьи.
One Way Anova против двухсторонней Anova
Основное различие между One Way Anova и Two Way Anova заключается в том, что первая использует одну независимую переменную, а вторая - две. Далее они разделяются в зависимости от режима используемых экспериментальных условий. Статистические интерпретации среднего, медианы и моды могут быть заменены позже.
One Way Anova используется для изучения прямой связи между фактором и реакцией. Чаще всего используются уровни интервалов и уровни отношения. Однородность - основное требование для формулирования теорий с использованием одностороннего анова. Табличные версии анализа данных являются наиболее надежными для анализа объема одностороннего анализа данных.
Two Way Anova помогает определить, объединяются ли две исходные независимые переменные для воздействия на переменную отклика. Эффекта одной переменной недостаточно. С другой стороны, обе переменные не обязательно должны взаимодействовать в одинаковых пропорциях. Обе переменные необходимо изучать отдельно.
Таблица сравнения односторонней Anova и двусторонней Anova
| Параметры сравнения | One Way Anova | Двусторонняя Анова |
| Определение | One Way Anova изучает влияние одного фактора на конкретную переменную ответа. | Two Way Anova изучает влияние взаимодействия двух факторов на неизвестную переменную ответа. |
| Природа зависимости | Непрерывная зависимость - существенный элемент односторонней ановы. | Зависимость от множества факторов - главный аргумент в пользу этого типа методологии. |
| Проверка гипотез | Количество проверок гипотез не может быть определено. | По крайней мере, три проверки гипотез включены в двухфакторную анову. |
| Количество включенных зависимых переменных | Одна зависимая переменная включена в One Way Anova. | Комбинация зависимых переменных включена в Two Way Anova. |
| Интерпретация результатов | Он использует разные тесты для одной переменной для более широкого диапазона. | Он проверяет все переменные, используя один и тот же тест, чтобы добиться точности результатов. |
Что такое One Way Anova?
One Way Anova - это статистический метод, основанный на концепции непрерывной зависимости. Несмотря на то, что используется одна переменная, все аспекты, на которые она может повлиять, коррелируются для подготовки окончательной гипотезы. Два основных компонента включают факторную переменную и переменную ответа. У них есть прямая связь, которая, как предполагается, устанавливается при оптимальных условиях. При установлении таких значений особое значение придается влиянию внутренних факторов.
One Way Anova требует разных наблюдений для каждой группы. Две возможности - нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза. Первый устанавливает, что средние значения равны и между группами нет разницы, а второй помогает установить наименее вероятное различие между ними. Другими словами, равенство дисперсии имеет большое значение при определении корреляций с использованием метода односторонней ановы. Научные, а также ненаучные исследования хорошо используют это.
One Way Anova в основном используется для изучения населения путем использования дисперсии на трех равных условиях. Зависимый фактор и независимый фактор помогают удовлетворить любые два принципа дизайна эксперимента. В большинстве случаев популяция распределена нормально, так что выборку можно легко провести. Контролируемые переменные ни в коем случае не нарушаются.
Что такое двухсторонняя Анова?
Two Way Anova подразумевает одновременное исследование двух не связанных между собой факторов для установления индивидуального воздействия на зависимую переменную. В этом методе используются только два фактора, но зависимость основана на нескольких связанных факторах. Основным предварительным условием двухфакторной ановой является то, что в каждой группе должно быть одинаковое количество наблюдений. Это гарантирует отсутствие расхождений при сравнении переменной во время анализа.
Двухсторонняя Anova должна удовлетворять минимум трем принципам в соответствии с планом эксперимента. Независимая выборка - один из наиболее важных аспектов этого статистического анализа. Это также известно как проверка, основанная на гипотезах. Например, пол и здоровье - две отдельные переменные, которые влияют на возраст зависимой переменной. Это отличается от вида к виду. Другие примеры включают зависимость высоты растений от погоды и почвы. Для сравнения данных можно сделать много других выводов.
Two Way Anova использует методы классификации данных для проведения статистических тестов. Если наблюдения независимы, анализ становится намного сложнее. Подразделение зависимых переменных помогает исследователю сделать четкий вывод. С другой стороны, независимые переменные ни в коем случае не считаются постоянными.
Основные различия между односторонней Ановой и двусторонней Ановой
Вывод
Все начинается с подготовки гипотезы. Кроме того, обзор литературы имеет важное значение в области научно-исследовательской работы. Когда черновик будет готов, можно применить множество стратегий для формулирования окончательного тезиса. Представление основано исключительно на достоверности и умелом использовании ссылок.
Различные исследователи полагаются на делегирование исследовательской работы в зависимости от области знаний. Важно сосредоточиться на черновике, так как это фон, который будет использоваться и для более поздних исследований. Все аналитические компоненты объединены, и в заключении учитываются все затраты, понесенные исследователем.
