2원 분산 분석

2-Way ANOVA란 무엇입니까?

ANOVA 는 분산 분석을 나타내며 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 차이를 테스트합니다. 양방향 ANOVA 테스트는 연속 결과 변수에 대한 두 개의 명목 예측 변수의 영향을 결정하는 데 사용되는 통계적 테스트입니다.

양방향 ANOVA는 두 개의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 테스트합니다. 양방향 ANOVA 테스트는 결과 자체와의 관계와 함께 예상 결과에 대한 독립 변수의 영향을 분석합니다. 무작위 요인은 데이터 세트에 통계적 영향이 없는 것으로 간주되고 계통 요인은 통계적 유의성 이 있는 것으로 간주됩니다.

ANOVA를 사용하여 연구원은 결과의 변동성이 우연에 의한 것인지 분석의 요인에 의한 것인지 결정할 수 있습니다. ANOVA는 금융, 경제,. 과학, 의학 및 사회 과학 분야 에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다.

2-Way ANOVA 이해하기

ANOVA 테스트는 주어진 결과에 영향을 미치는 요인을 식별하는 첫 번째 단계입니다. ANOVA 테스트가 수행되면 테스터는 데이터 세트의 변동성 에 통계적으로 기여하는 시스템 요인에 대한 추가 분석을 수행할 수 있습니다 .

양방향 ANOVA 테스트는 종속 변수에 대한 두 개의 독립 변수 결과를 보여줍니다. 그런 다음 ANOVA 테스트 결과는 정규 분포를 가진 두 모집단이 전체 회귀 공식의 중요성에 대해 분산 또는 표준 편차를 공유하는지 여부를 결정하는 데 사용되는 통계 테스트인 F-검정에 사용할 수 있습니다.

분산 분석은 변수가 서로에 미치는 영향을 테스트하는 데 유용합니다. 다중 2-표본 t-te sts 와 유사합니다. 그러나 유형 1 오류 가 더 적고 다양한 문제에 적합합니다. ANOVA 테스트는 각 그룹의 평균을 비교하여 차이점을 그룹화하고 다양한 소스 에 분산 을 분산하는 것을 포함합니다. 주제, 테스트 그룹, 그룹 간 및 그룹 내에서 사용됩니다.

ANOVA 대 2원 분산 분석

분산 분석에는 단방향(또는 단방향) 및 양방향(양방향)의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 단방향 또는 양방향은 분산 분석 테스트에서 독립 변수의 수를 나타냅니다. 일원 분산 분석은 단독 반응 변수에 대한 단독 요인의 영향을 평가합니다. 독립적인(관련되지 않은) 그룹의 평균 간에 관찰된 차이가 우연히만 설명될 수 있는지 또는 그룹 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 결정합니다.

양방향 ANOVA는 일원 분산 분석의 확장입니다. 단방향에서는 종속 변수에 영향을 미치는 하나의 독립 변수가 있습니다. 양방향 ANOVA에는 두 개의 독립이 있습니다. 예를 들어, 양방향 ANOVA를 통해 회사는 부서 및 성별과 같은 두 개의 독립 변수를 기반으로 작업자 생산성을 비교할 수 있습니다. 두 요소 사이의 상호 작용을 관찰하는 데 사용됩니다. 동시에 두 가지 요인의 효과를 테스트합니다.

three-factor ANOVA라고도 하는 three-way ANOVA 는 결과에 대한 세 가지 요인의 영향을 결정하는 통계적 수단입니다.

##하이라이트

• 양방향 ANOVA는 종속 변수에 대한 두 개의 독립 변수 결과를 나타내는 일원 ANOVA(분산 분석)의 확장입니다.

• 양방향 ANOVA 테스트는 결과 자체와의 관계와 함께 예상 결과에 대한 독립 변수의 영향을 분석하는 통계적 기법입니다.

• ANOVA는 금융, 경제, 과학, 의학 및 사회 과학 분야에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다.