Vari metodi di ricerca vengono applicati per analizzare l'effetto dei reagenti sui prodotti. Un particolare tipo di metodologia di ricerca è ANOVA, che sta per Analysis of Variance. Tutti i tipi di lavoro di ricerca seguono uno schema prestabilito. La segregazione delle variabili è una delle prospettive più essenziali per rendere prezioso un documento.
Anova a una via contro Anova a due vie
La principale differenza tra One Way Anova e Two Way Anova è che il primo utilizza una variabile indipendente mentre il secondo ne utilizza due. Sono ulteriormente segregati in base alla modalità delle condizioni sperimentali utilizzate. Le interpretazioni statistiche di media, mediana e moda possono essere sostituite in seguito.
One Way Anova viene utilizzato per studiare la relazione diretta tra il fattore e la risposta. I livelli più comunemente usati sono i livelli di intervallo e i livelli di rapporto. L'omogeneità è il requisito fondamentale per formulare teorie utilizzando anova unidirezionale. Le versioni tabulari dell'analisi dei dati sono le più affidabili per analizzare l'ambito di un'anova unidirezionale.
Two Way Anova aiuta a determinare se le due variabili indipendenti iniziali si integrano per influenzare la variabile di risposta. L'effetto di una singola variabile non è sufficiente. D'altra parte, entrambe le variabili non devono cooperare nella stessa proporzione. È essenziale studiare separatamente entrambe le variabili.
Tabella di confronto tra One Way Anova e Two Way Anova
| Parametri di confronto | One Way Anova | Anova a due vie |
| Definizione | One Way Anova studia l'impatto di un singolo fattore su una particolare variabile di risposta. | Two Way Anova studia l'impatto dell'interazione di due fattori su una variabile di risposta sconosciuta. |
| Natura della dipendenza | La dipendenza continua è l'elemento essenziale dell'anova unidirezionale. | La dipendenza da più fattori è il principale punto di contesa per questo tipo di metodologia. |
| Test di ipotesi | Il numero di test di ipotesi non può essere determinato. | Almeno tre test di ipotesi sono inclusi nell'anova a due vie. |
| Numero di variabili dipendenti incluse | Una variabile dipendente è inclusa in One Way Anova. | Una combinazione di variabili dipendenti è inclusa in Two Way Anova. |
| Interpretazione dei risultati | Utilizza diversi test su una singola variabile per un intervallo più ampio. | Testa tutte le variabili utilizzando lo stesso test per ottenere l'accuratezza dei risultati. |
Cos'è One Way Anova?
One Way Anova è una tecnica statistica che lavora sul concetto di dipendenza continua. Anche se si utilizza un'unica variabile, tutti gli aspetti che possono essere influenzati da essa sono correlati per la preparazione dell'ipotesi finale. Le due componenti principali includono una variabile fattore e una variabile di risposta. Hanno un rapporto diretto che si presume si stabilisca in condizioni ottimali. Nell'accertamento di tali valori viene data la dovuta importanza all'effetto dei fattori interni.
One Way Anova richiede diverse osservazioni per gruppo. Ipotesi nulla e ipotesi alternativa sono le due possibilità. Il primo stabilisce che i mezzi sono uguali e non esiste differenza tra i gruppi mentre il secondo aiuta a stabilire la differenza meno probabile tra loro. In altre parole, l'uguaglianza della varianza trova molto significato nel determinare le correlazioni utilizzando la tecnica dell'anova unidirezionale. Le ricerche scientifiche, così come quelle non scientifiche, ne fanno buon uso.
One Way Anova viene utilizzato principalmente per studiare la popolazione utilizzando la varianza su tre termini uguali. Un fattore dipendente e un fattore indipendente aiutano a soddisfare due principi qualsiasi della progettazione dell'esperimento. Nella maggior parte dei casi, la popolazione è distribuita normalmente in modo che il campionamento possa essere condotto facilmente. Le variabili controllate non vengono comunque disturbate.
Cos'è l'Anova a due vie?
Two Way Anova implica lo studio simultaneo di due fattori non correlati per accertare l'impatto individuale sulla variabile dipendente. In questo metodo vengono utilizzati solo due fattori, ma la dipendenza si basa su più fattori correlati. Il prerequisito principale dell'anova a due vie è che ogni gruppo dovrebbe avere lo stesso numero di osservazioni. Ciò garantisce che non vi siano discrepanze durante il confronto della variabile durante l'analisi.
Two Way Anova deve soddisfare un minimo di tre principi secondo il progetto dell'esperimento. Il campionamento indipendente è uno degli aspetti più essenziali di questa analisi statistica. È anche noto come test basato su ipotesi. Ad esempio, genere e salute sono due variabili separate che influiscono su una variabile dipendente età. Questo differisce da specie a specie. Altri esempi includono la dipendenza dell'altezza della pianta dal tempo e dal suolo. Molte altre inferenze possono essere tratte per confrontare i dati.
Two Way Anova utilizza metodi di classificazione dei dati per condurre test statistici. Se le osservazioni sono indipendenti, l'analisi diventa molto più sofisticata. La suddivisione delle variabili dipendenti aiuta il ricercatore a trarre una conclusione chiara. D'altra parte, le variabili indipendenti non si assumono mai costanti in ogni caso.
Principali differenze tra One Way Anova e Two Way Anova
Conclusione
Tutto inizia con la preparazione di un'ipotesi. Inoltre, la revisione della letteratura ha la sua importanza nel campo del lavoro di ricerca scientifica. Una volta che la bozza è pronta, si possono applicare numerose strategie per formulare la tesi finale. L'invio si basa esclusivamente sulla credibilità e sull'uso appropriato delle referenze.
Vari ricercatori si affidano alla delega del lavoro di ricerca in base all'area di competenza. È essenziale concentrarsi sulla bozza poiché è lo sfondo utilizzato anche per gli studi successivi. Tutte le componenti analitiche sono combinate e la conclusione è comprensiva di tutto il pedaggio preso dal ricercatore.
