单因素方差分析(one way anova)和双向方差分析(two way anova)的区别

单因素方差分析和双向方差分析的目的和概念不同。单因素方差分析的目的是验证从不同来源收集的数据是否收敛于一个共同的均值。换言之,可以说,单因素方差分析的目的是找出各组在进行研究时是否执行了相同的程序。...

单向方差分析与双向方差分析

单因素方差分析和双向方差分析的目的和概念不同。单因素方差分析的目的是验证从不同来源收集的数据是否收敛于一个共同的均值。换言之,可以说,单因素方差分析的目的是找出各组在进行研究时是否执行了相同的程序。

另一方面,双向方差分析的目的是验证从不同来源收集的数据是否基于两类定义特征的共同均值。相反,单向方差分析只使用一类定义特征来执行其过程。

随机抽取的样本中是否存在某个项目的测试就是单向方差分析的例子。在单因素方差分析的情况下,从不同来源随机选择样本的过程会重复。另一方面,让我们以一家钢铁公司为例,该公司有两家工厂,每个工厂生产三种型号的钢材。不同的工厂要求不同型号的产品耐用性是否合理。

另一种区分单向方差分析和双向方差分析的方法是,单向方差分析用于受试者设计之间的单一因素。换言之,可以说它是指两种或两种以上的治疗手段。

另一方面,在治疗方法的比较中使用了双向方差分析。这包括随机区组设计的引入。在双向方差分析的情况下进行的实验通常分成许多小实验。简言之,可以说,双向方差分析被用于一个设计有两个或两个以上的处理手段,可以称为析因设计。

  • 发表于 2020-09-29 10:06
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  • 分类:科学

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小刘GG
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