单向和双向方差分析:差异,假设和假设

研究领域的一个关键统计检验包括生物学、经济学和心理学,方差分析(方差分析)是非常有用的分析数据集。它允许之间的比较三个或更多组的数据。在这里,我们总结的关键区别这两个测试,包括假设和假设,必须对每种类型的测试。

有两种常用的方差分析,单向方差分析和双向方差分析。本文将探讨这一重要的统计检验和方差分析这两种类型之间的区别。

单向方差分析是什么?

单向方差分析是一种统计测试,比较了方差的组织意味着在一个样品同时考虑只有一个独立的变量或因素。建立在假说基础上,这是一个测试,这意味着它旨在评估多个互斥理论对我们的数据。我们可以生成一个假设之前,我们需要有一个问题关于我们的数据,我们想要一个答案。例如,冒险研究海象人口可能会问“我们在早期或晚期交配季节海象更重吗?“这里的独立变量或因素(这两个术语的意思是一样的)是“月的交配季节”。在一个方差分析,我们的独立变量是组织的分类组。例如,如果研究人员观察了海象体重在12月,1月,2月和3月,会有四个月了,因此四组分析。

单向方差分析比较三个或三个多分类组织建立它们之间是否有差异。在每组应该有三个或三个以上的观察(在这里,这意味着海象),和样品的方法进行了比较。

单向方差分析的假设是什么?

在单向方差分析有两种可能的假设。

• 零假设(H0)是没有区别之间的组织与平等意味着在不同月份(海象重量相同的)。
• 备择假设(H1)是有区别的手段和团体在不同的个月)(海象有不同的权重。

单向方差分析的假设和局限性是什么?

• 正常,每个样本来自正态分布的人口
• 独立样本,每个样本都有独立于其他样品所吸引
• 方差平等——数据在不同组的方差应该是相同的
• 你的因变量——在这里,“体重”,应该是连续的,也就是说,使用增量测量规模可细分(即克,毫克)

双向方差分析是什么?

双向方差分析是建立在假说基础上像一个单向方差分析,测试。然而,在双向方差分析每个样本都被定义在两个方面,和由于投入两个分类组。再次思考我们的海象,研究人员可以使用双向方差分析如果他们的问题是:“在早期或晚期交配季节海象更重,这取决于海象的性别吗?”在这个例子中,“月交配季节”和“海象”性因素——这意味着总共有两个因素。再一次,必须考虑每个因素的群体数量——“性”只有两组“男性”和“女性”。

因此双向方差分析检验两个因素的影响(月和性)因变量——在这种情况下重量,并检查是否两个因素互相影响来影响连续变量。

双向方差分析的假设和局限性是什么?

• 你的因变量——在这里,“体重”,应该是连续的,也就是说,使用增量测量规模可细分(即克,毫克)
• 你的两个独立的变量——这里,“月”和“性”,应该在分类,独立组织。
• 独立样本,每个样本都有独立于其他样品所吸引
• 方差平等——数据在不同组的方差应该是相同的
• 正常,每个样本来自正态分布的人口

双向方差分析的假设是什么?

因为双向方差分析考虑两个分类的影响因素,并分类的影响因素,有三对null或替代假说的双向方差分析。在这里,我们提供给我们的海象实验,月的交配季节和sexare两个独立变量。

• H0:所有月组相等的方法
• H1:至少一个月集团的意思是不同的

• H0:性组的方法是相等的
• H1:性组的方法是不同的

• H0:没有月和性别之间的交互
• H1:月和性别之间的交互

在双向交互方差分析

最后这两个假设,有(或没有)交互 年代在双向方差分析,请参考研究中的两个变量如何影响对方。

这是最容易解释为回到我们的海象。

如果研究人员发现,雄性海象12月和3月之间体重显著下降,但雌海象体重保持稳定或略有增加,后续的统计分析可以得出这样的结论:有一个月的两个独立变量之间的相互作用和性。

这些影响不可忽视。如果我们把一边的交互作用,结果上面提到的,一个不完整的分析可以得出结论,海象在交配季节,一般体重会忽略现实,减少是由雄性海象的体重变化。另一个例子可能是疾病的候选药物的功效;你可以看到适当的建模的交互作用可以成为许多生物研究的关键。

	单向方差分析	双向方差分析
定义	一个测试,允许一个做对比三组或多组数据的手段。	一个测试,允许一个做对比三组或多组数据的方式,在被认为是两个独立的变量。
数量的独立变量	一个。	两个。
相比较是什么?	三个或更多的团体的自变量对因变量。	多个组的影响变量和两个独立变量的依赖对方。
组样本的数量	三个或更多。	每个变量应该有多个样本。