Analysis of Variances (ANOVA)
Anova se referă la analiza relației dintre două grupuri; variabila independentă și variabila dependentă. Este, în esență, un instrument statistic care este utilizat pentru testarea ipotezelor pe baza datelor experimentale. Putem folosi anova pentru a determina relația dintre două variabile; obiceiul alimentar, variabila independentă, și variabila dependentă starea de sănătate.
Diferența dintre anova cu o cale și anova cu două căi poate fi atribuită scopului pentru care sunt folosite și conceptelor lor. Scopul anovei unidirecționale este de a vedea dacă datele colectate pentru o variabilă dependentă sunt apropiate de media comună. Pe de altă parte, anova cu două căi determină dacă datele colectate pentru două variabile dependente converg către o medie comună derivată din două categorii.
Anova cu o singură cale
Anova cu o singură cale este utilizată atunci când există o singură variabilă independentă cu mai multe grupuri sau niveluri sau categorii și se măsoară variabilele de răspuns sau dependente distribuite normal, iar mediile fiecărui grup de variabile de răspuns sau de rezultat sunt comparate.
Exemplu de anova unidirecțională: Să considerăm două grupuri de variabile, obiceiul alimentar al persoanelor din eșantion, variabila independentă, cu mai multe niveluri ca, vegetarian, non-vegetarian și mixt; iar variabila dependentă fiind numărul de ori în care o persoană s-a îmbolnăvit într-un an. Se măsoară și se compară mediile variabilelor de răspuns aparținând fiecărui grup format dintr-un număr N de persoane.
Anova cu două căi
Când există două variabile independente, fiecare cu mai multe niveluri și o variabilă dependentă în cauză, anova devine cu două căi. Anova bidirecțională arată efectul fiecărei variabile independente asupra variabilei unice de răspuns sau de rezultat și determină dacă există vreun efect de interacțiune între variabilele independente. Anova bidirecțională a fost popularizată de Ronald Fisher, 1925, și Frank Yates, 1934. Ani mai târziu, în 2005, Andrew Gelman a propus o abordare diferită a modelului multinivel al anovei.
Exemplu de anova cu două căi: Dacă în exemplul de mai sus de anova cu o singură cale, adăugăm o altă variabilă independentă, „statutul de fumător”, la variabila independentă existentă „obiceiul alimentar”, și mai multe niveluri ale statutului de fumător, cum ar fi nefumător, fumători de un pachet pe zi și fumători de mai mult de un pachet pe zi, construim o anova cu două căi.
Superioritatea anovei cu două căi
Anova cu două căi are anumite avantaje față de anova cu o singură cale. Acestea sunt;
i. Two-way anova este mai eficientă decât one-way anova. În anova cu două căi există două surse de variabile sau variabile independente, și anume obiceiul alimentar și statutul de fumător în exemplul nostru. Prezența a două surse reduce variația erorilor, ceea ce face ca analiza să fie mai semnificativă.
ii. Anova cu două căi ne ajută să evaluăm efectele a două variabile în același timp. Acest lucru nu este posibil în anova cu o singură cale.
iii. Independența factorilor poate fi testată cu condiția să existe mai mult de o observație pentru fiecare combinație de factori sau celulă, iar numărul de observații din fiecare celulă să fie același. În exemplul nostru, factorul food-habit are 3 niveluri, iar factorul smoking-status are 3 niveluri. Astfel, există 3 x 3 = 9 combinații de factori sau celule.
Summary
1. Anova este o analiză statistică care se utilizează în testarea ipotezelor pe baza datelor experimentale. Aici se analizează relațiile dintre două grupuri.
2. Anova cu o singură direcție este utilizată atunci când există o singură variabilă independentă cu mai multe niveluri. Anova cu două căi se utilizează atunci când există două variabile independente cu mai multe niveluri.
3. Anova cu două căi este superioară anovei cu o cale, deoarece metoda are anumite avantaje față de anova cu o cale.
.