Bij het analyseren van het effect van reactanten op producten worden verschillende onderzoeksmethoden toegepast. Een bepaald type onderzoeksmethodologie is ANOVA, wat staat voor Variantieanalyse. Alle soorten onderzoekswerk volgen een vast patroon. Segregatie van variabelen is een van de meest essentiële vooruitzichten om een paper waardevol te maken.
Eenrichtings Anova versus Tweerichtings Anova
Het belangrijkste verschil tussen One Way Anova en Two Way Anova is dat de eerste één onafhankelijke variabele gebruikt, terwijl de laatste er twee gebruikt. Ze worden verder gescheiden op basis van de gebruikte experimentele omstandigheden. De statistische interpretaties van gemiddelde, mediaan en modus kunnen later worden vervangen.
One Way Anova wordt gebruikt om de directe relatie tussen de factor en de respons te bestuderen. De meest gebruikte niveaus zijn intervalniveaus en rationiveaus. Homogeniteit is de basisvereiste voor het formuleren van theorieën met behulp van eenrichtings-anova. Tabelversies van gegevensanalyse zijn het meest betrouwbaar voor het analyseren van de reikwijdte van eenrichtingsanova.
Two Way Anova helpt bij het bepalen of de eerste twee onafhankelijke variabelen integreren om de responsvariabele te beïnvloeden. Het effect van een enkele variabele is niet voldoende. Aan de andere kant hoeven beide variabelen niet in dezelfde verhouding samen te werken. Het is essentieel om beide variabelen afzonderlijk te bestuderen.
Vergelijkingstabel tussen One Way Anova en Two Way Anova
| Parameters van vergelijking: | One Way Anova | Two Way Anova |
| Definitie | One Way Anova bestudeert de impact van een enkele factor op een bepaalde responsvariabele. | Two Way Anova bestudeert de impact van de interactie van twee factoren op een onbekende responsvariabele. |
| Aard van afhankelijkheid | Continue afhankelijkheid is het essentiële element van one-way anova. | De afhankelijkheid van meerdere factoren is het belangrijkste twistpunt voor dit type methodologie. |
| Hypothese testen | Het aantal hypothesetoetsen kan niet worden bepaald. | Ten minste drie hypothesetests zijn opgenomen in de tweerichtings-anova. |
| Aantal afhankelijke variabelen inbegrepen | Eén afhankelijke variabele is opgenomen in One Way Anova. | Een combinatie van afhankelijke variabelen is opgenomen in Two Way Anova. |
| Interpretatie van resultaten | Het gebruikt verschillende tests op een enkele variabele voor een groter bereik. | Het test alle variabelen met dezelfde test om nauwkeurigheid in de resultaten te bereiken. |
Wat is One Way Anova?
One Way Anova is een statistische techniek die werkt volgens het concept van continue afhankelijkheid. Hoewel één enkele variabele wordt gebruikt, zijn alle aspecten die erdoor kunnen worden beïnvloed, gecorreleerd voor het opstellen van de uiteindelijke hypothese. De twee belangrijkste componenten zijn een factorvariabele en een responsvariabele. Ze hebben een directe relatie waarvan wordt aangenomen dat deze bij optimale omstandigheden tot stand wordt gebracht. Het effect van interne factoren krijgt het nodige belang bij het vaststellen van dergelijke waarden.
One Way Anova vereist verschillende observaties per groep. Nulhypothese en alternatieve hypothese zijn de twee mogelijkheden. De eerste stelt vast dat de gemiddelden gelijk zijn en dat er geen verschil bestaat tussen de groepen, terwijl de laatste helpt om het minst waarschijnlijke verschil tussen hen vast te stellen. Met andere woorden, variantie-gelijkheid vindt veel betekenis bij het bepalen van correlaties met behulp van eenrichtingsanova-techniek. Zowel wetenschappelijk als niet-wetenschappelijk onderzoek maken daar goed gebruik van.
One Way Anova wordt meestal gebruikt om de populatie te bestuderen door gebruik te maken van variantie op drie gelijke termen. Een afhankelijke factor en een onafhankelijke factor helpen bij het voldoen aan twee principes van experimentontwerp. In de meeste gevallen is de populatie normaal verdeeld, zodat de steekproeven gemakkelijk kunnen worden uitgevoerd. Gecontroleerde variabelen worden in ieder geval niet gestoord.
Wat is Two Way Anova?
Two Way Anova impliceert de gelijktijdige studie van twee niet-gerelateerde factoren om de individuele impact op de afhankelijke variabele vast te stellen. Bij deze methode worden slechts twee factoren gebruikt, maar de afhankelijkheid is gebaseerd op meerdere gerelateerde factoren. De belangrijkste voorwaarde voor bidirectionele anova is dat elke groep hetzelfde aantal waarnemingen moet hebben. Dit zorgt ervoor dat er geen discrepantie is bij het vergelijken van de variabele tijdens de analyse.
Two Way Anova moet voldoen aan minimaal drie principes volgens het experimentontwerp. Onafhankelijke steekproeven zijn een van de meest essentiële aspecten van deze statistische analyse. Het is ook bekend als een op hypothesen gebaseerde test. Geslacht en gezondheid zijn bijvoorbeeld twee afzonderlijke variabelen die een afhankelijke variabele leeftijd beïnvloeden. Dit verschilt van soort tot soort. Andere voorbeelden zijn de afhankelijkheid van planthoogte van weer en bodem. Er kunnen veel andere conclusies worden getrokken om de gegevens te vergelijken.
Two Way Anova gebruikt gegevensclassificatiemethoden voor het uitvoeren van statistische tests. Als de waarnemingen onafhankelijk zijn, wordt de analyse veel geavanceerder. De onderverdeling van afhankelijke variabelen helpt de onderzoeker om een duidelijke conclusie te trekken. Aan de andere kant wordt nooit aangenomen dat de onafhankelijke variabelen constant zijn.
Belangrijkste verschillen tussen One Way Anova en Two Way Anova
Gevolgtrekking
Het begint allemaal met het opstellen van een hypothese. Verder heeft het literatuuronderzoek zijn belang op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. Als het concept klaar is, kunnen tal van strategieën worden toegepast voor het formuleren van de eindscriptie. Indiening is uitsluitend gebaseerd op de geloofwaardigheid en het juiste gebruik van referenties.
Verschillende onderzoekers vertrouwen op het delegeren van onderzoekswerk op basis van hun expertisegebied. Het is essentieel om je op het ontwerp te concentreren, omdat het ook de achtergrond is die voor latere studies wordt gebruikt. Alle analytische componenten worden gecombineerd en de conclusie is inclusief alle tol die de onderzoeker eist.
