单因素方差分析(one way anova)和双向方差分析(two way anova)的区别
方差分析（anova）
方差分析指两组间的关系分析；自变量和因变量。它基本上是一种统计工具，用于在实验数据的基础上检验假设。我们可以用方差分析来确定两个变量之间的关系；饮食习惯为自变量，健康状况为因变量。
单因素方差分析和双因素方差分析之间的差异可以归因于使用它们的目的和它们的概念。单因素方差分析的目的是观察为一个因变量收集的数据是否接近共同均值。另一方面，双向方差分析确定两个因变量的数据是否收敛于两个类别的共同均值。
单因素方差分析
当只有一个独立变量具有多个组或级别或类别，并且测量正态分布的响应或依赖变量时，采用单因素方差分析法，并比较各组反应或结果变量的方法。
单因素方差分析的例子：考虑两组变量，以样本人群的饮食习惯为自变量，分为几个水平，素食者、非素食者、混合者；因变量是一个人一年患病的次数。测量和比较了由N个民族组成的每组的反应变量的平均值。
双向方差分析
当有两个独立变量，每个变量都有多个层次和一个相关变量，方差分析就变成双向的。双向方差分析显示了各独立变量对单反应变量或结果变量的影响，并确定了独立变量之间是否存在交互作用。双向方差分析已被1925年的罗纳德·费舍尔和1934年的弗兰克·耶茨所普及。2005年，安德鲁·盖尔曼提出了一种不同的多层次方差分析方法。
双因素方差分析示例：如果在上述单因素方差分析示例中，我们将另一个自变量“吸烟状况”添加到现有自变量“饮食习惯”中，以及多个水平的吸烟状况，如不吸烟、每天一包的吸烟者和每天一包以上的吸烟者，我们构建了一个双因素方差分析。
双向方差分析的优越性
双因素方差分析比单因素方差分析有一定的优势。这些是；
一。双因素方差分析比单因素方差分析更有效。在双向方差分析中，有两个变量或自变量来源，即我们的例子中的饮食习惯和吸烟状况。两个源的存在减少了误差的变化，使分析更有意义。
二。双向方差分析有助于我们同时评估两个变量的影响。这在单因素方差分析中是不可能的。
三、只要每个因子组合或单元有一个以上的观察，且每个单元的观察次数相同，就可以检验因子的独立性。在我们的例子中，因素饮食习惯有3个水平，因素吸烟状况有3个水平。因此有3 x 3=9个因子组合或单元。
总结
1.方差分析是一种统计分析，用于根据实验数据检验假设。本文分析了两组之间的关系。
2.当只有一个独立变量具有多个水平时，使用单因素方差分析。当有两个多水平的自变量时，使用双向方差分析。
3.双因素方差分析优于单因素方差分析，因为该方法比单因素方差分析有一定的优势。
- 发表于 2021-06-24 15:48
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