Perbedaan Antara anova satu arah dan anova dua arah

Analisis Variansi (ANOVA)

Anova mengacu pada analisis hubungan dua kelompok; variabel independen dan variabel dependen. Ini pada dasarnya adalah alat statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis berdasarkan data eksperimen. Kita dapat menggunakan anova untuk menentukan hubungan antara dua variabel; kebiasaan makan variabel independen, dan variabel dependen kondisi kesehatan.

Perbedaan antara anova satu arah dan anova dua arah dapat dikaitkan dengan tujuan penggunaannya dan konsepnya. Tujuan dari anova satu arah adalah untuk melihat apakah data yang dikumpulkan untuk satu variabel dependen dekat dengan rata-rata umum. Di sisi lain, anova dua arah menentukan apakah data yang dikumpulkan untuk dua variabel dependen bertemu pada rata-rata umum yang berasal dari dua kategori.

Anova satu arah

Anova satu arah digunakan ketika hanya ada satu variabel independen dengan beberapa kelompok atau level atau kategori, dan respons yang terdistribusi normal atau variabel dependen diukur, dan cara masing-masing kelompok respon atau variabel hasil dibandingkan..

Contoh anova satu arah: Pertimbangkan dua kelompok variabel, kebiasaan makanan dari orang-orang sampel sebagai variabel independen, dengan beberapa tingkatan seperti, vegetarian, non-vegetarian, dan campuran; dan variabel dependen adalah berapa kali seseorang jatuh sakit dalam setahun. Cara variabel respon yang berkaitan dengan masing-masing kelompok yang terdiri dari N jumlah orang diukur dan dibandingkan.

Anova dua arah

Ketika ada dua variabel independen masing-masing dengan beberapa level dan satu variabel dependen yang dipertanyakan, anova menjadi dua arah. Anova dua arah menunjukkan efek dari masing-masing variabel independen pada respon tunggal atau variabel hasil dan menentukan apakah ada efek interaksi antara variabel independen. Anova dua arah telah dipopulerkan oleh Ronald Fisher, 1925, dan Frank Yates, 1934. Bertahun-tahun kemudian pada tahun 2005, Andrew Gelman mengusulkan pendekatan model multilevel yang berbeda dari anova..

Contoh anova dua arah: Jika dalam contoh anova satu arah di atas, kami menambahkan variabel independen lain, 'status merokok' ke variabel independen 'kebiasaan makan', dan berbagai tingkat status merokok seperti bukan perokok, perokok satu bungkus sehari, dan perokok lebih dari satu bungkus sehari, kami membangun anova dua arah.

Keunggulan anova dua arah

Anova dua arah memiliki keunggulan tertentu dibandingkan anova satu arah. Ini adalah;

saya. Anova dua arah lebih efektif daripada anova satu arah. Dalam anova dua arah ada dua sumber variabel atau variabel independen, yaitu kebiasaan makanan dan status merokok dalam contoh kita. Kehadiran dua sumber mengurangi variasi kesalahan, yang membuat analisis lebih bermakna.

ii. Anova dua arah membantu kita menilai efek dari dua variabel secara bersamaan. Ini tidak mungkin dalam anova satu arah.

aku aku aku. Independensi faktor dapat diuji asalkan ada lebih dari satu pengamatan untuk setiap kombinasi faktor atau sel, dan jumlah pengamatan di setiap sel adalah sama. Dalam contoh kita faktor kebiasaan makanan memiliki 3 level dan faktor status merokok memiliki 3 level. Dengan demikian ada 3 x 3 = 9 kombinasi faktor atau sel.

Ringkasan

1. Anova adalah analisis statistik yang digunakan dalam menguji hipotesis berdasarkan data eksperimen. Di sini hubungan antara dua kelompok dianalisis.

2. Anova satu arah digunakan ketika hanya ada satu variabel independen dengan beberapa level. Anova dua arah digunakan ketika ada dua variabel independen dengan beberapa level.

3. Anova dua arah lebih unggul daripada anova satu arah karena metode ini memiliki keunggulan tertentu dibandingkan anova satu arah.