طريقة واحدة Anova مقابل Two Way Anova
طريقة واحدة تختلف Anova و Two way Anova من حيث الغرض والمفهوم. الغرض من إحدى طرق Anova هو التحقق مما إذا كانت البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة تتقارب مع متوسط مشترك. بعبارة أخرى ، يمكن القول أن الغرض من طريقة Anova هو معرفة ما إذا كانت المجموعات قد نفذت نفس الإجراءات في إجراء البحث.
من ناحية أخرى ، الغرض من طريقتين Anova هو التحقق مما إذا كانت البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة تغطي متوسطًا مشتركًا بناءً على فئتين من الخصائص المحددة. على العكس من ذلك ، فإن الطريقة الوحيدة التي تستخدم بها Anova فئة واحدة فقط من تحديد الخصائص لتنفيذ الإجراء الخاص بها.
اختبار وجود عنصر في عينة مختارة عشوائيًا هو مثال على طريقة Anova. تتكرر عملية اختيار عينة من مصادر مختلفة بشكل عشوائي في حالة طريقة Anova. من ناحية أخرى ، دعونا نأخذ على سبيل المثال شركة فولاذ لديها مصنعان لكل منهما ثلاثة نماذج من منتج مصنوع من الفولاذ. من المعقول الآن أن نسأل عما إذا كانت متانة المنتج تختلف من مصنع إلى آخر وكذلك من نموذج إلى آخر.
الطريقة الأخرى للتمييز بطريقة Anova من اتجاهين Anova هي أن الطريقة الوحيدة التي يتم بها استخدام Anova لعامل واحد بين تصميمات الموضوع. بعبارة أخرى يمكن القول أنه مخصص لوسيلتين أو أكثر من وسائل العلاج.
من ناحية أخرى ، يتم استخدام طريقتين Anova في مقارنة وسائل العلاج. يتضمن هذا إدخال تصميم الكتلة العشوائية. يتم تقسيم التجربة التي أجريت في حالة Anova ذات الاتجاهين بشكل طبيعي إلى العديد من التجارب الصغيرة.باختصار ، يمكن القول أن الطريقة المزدوجة التي يتم بها استخدام Anova لتصميم ذي علاجين أو أكثر تعني أنه يمكن تسمية تصميمات العوامل.
يمكن أن يكون هناك أي عدد من المستويات في حالة Anova ذات اتجاه واحد. إنه يتعامل فقط مع عامل واحد مثل العلاج أو المجموعة. من ناحية أخرى فإن العلاج يسمى بالتأثيرات الثابتة في حالة اتجاهين أنوفا. في كلتا الحالتين ، من المثير للاهتمام ملاحظة أن الحسابات تتم عادة بواسطة الكمبيوتر. من أجل معرفة كيفية إجراء الحسابات ، من الطبيعي تمامًا أن يتم أيضًا استخدام اليد الطويلة أحيانًا.
