ANOVA à 2 facteurs
Qu'est-ce qu'une ANOVA à 2 facteurs ?
ANOVA signifie analyse de la variance et teste les différences dans les effets des variables indépendantes sur une variable dépendante. Un test ANOVA à deux facteurs est un test statistique utilisé pour déterminer l'effet de deux variables prédictives nominales sur une variable de résultat continue.
Une ANOVA à deux facteurs teste l'effet de deux variables indépendantes sur une variable dépendante. Un test ANOVA à deux voies analyse l'effet des variables indépendantes sur le résultat attendu ainsi que leur relation avec le résultat lui-même. Les facteurs aléatoires seraient considérés comme n'ayant aucune influence statistique sur un ensemble de données, tandis que les facteurs systématiques seraient considérés comme ayant une signification statistique.
En utilisant l'ANOVA, un chercheur est en mesure de déterminer si la variabilité des résultats est due au hasard ou aux facteurs de l'analyse. L'ANOVA a de nombreuses applications en finance, en économie,. en sciences, en médecine et en sciences sociales.
Comprendre l'ANOVA à 2 facteurs
Un test ANOVA est la première étape dans l'identification des facteurs qui influencent un résultat donné. Une fois qu'un test ANOVA est effectué, un testeur peut être en mesure d'effectuer une analyse plus approfondie des facteurs systématiques qui contribuent statistiquement à la variabilité de l'ensemble de données.
Un test ANOVA à deux facteurs révèle les résultats de deux variables indépendantes sur une variable dépendante. Les résultats du test ANOVA peuvent ensuite être utilisés dans un test F, un test statistique utilisé pour déterminer si deux populations avec des distributions normales partagent des variances ou un écart type, sur la signification de la formule de régression globale.
L'analyse des variances est utile pour tester les effets des variables les unes sur les autres. Il est similaire à plusieurs tests t-te à deux échantillons. Cependant, cela entraîne moins d' erreurs de type 1 et convient à une gamme de problèmes. Un test ANOVA regroupe les différences en comparant les moyennes de chaque groupe et comprend la répartition de la variance entre diverses sources. Il est utilisé avec des sujets, des groupes de test, entre des groupes et au sein de groupes.
ANOVA vs ANOVA à 2 facteurs
Il existe deux principaux types d'analyse de la variance : unidirectionnelle (ou unidirectionnelle) et bidirectionnelle (bidirectionnelle). Unidirectionnel ou bidirectionnel fait référence au nombre de variables indépendantes dans votre test d'analyse de la variance. Une ANOVA unidirectionnelle évalue l'impact d'un seul facteur sur une seule variable de réponse. Il détermine si les différences observées entre les moyennes de groupes indépendants (non liés) sont explicables uniquement par le hasard, ou s'il existe des différences statistiquement significatives entre les groupes.
Une ANOVA bidirectionnelle est une extension de l'ANOVA unidirectionnelle. Avec un sens unique, vous avez une variable indépendante affectant une variable dépendante. Avec une ANOVA à deux facteurs, il y a deux indépendants. Par exemple, une ANOVA à deux facteurs permet à une entreprise de comparer la productivité des travailleurs en fonction de deux variables indépendantes, telles que le service et le sexe. Il est utilisé pour observer l'interaction entre les deux facteurs. Il teste l'effet de deux facteurs en même temps.
Une ANOVA à trois facteurs, également connue sous le nom d'ANOVA à trois facteurs, est un moyen statistique de déterminer l'effet de trois facteurs sur un résultat.
Points forts
Une ANOVA à deux facteurs est une extension de l'ANOVA à un facteur (analyse des variances) qui fait apparaître les résultats de deux variables indépendantes sur une variable dépendante.
Un test ANOVA à deux facteurs est une technique statistique qui analyse l'effet des variables indépendantes sur le résultat attendu ainsi que leur relation avec le résultat lui-même.
L'ANOVA a de nombreuses applications en finance, économie, science, médecine et sciences sociales.
