양방향 분산 분석이란 무엇입니까?
이원 분산 분석 검정은 연속 결과 변수에 대한 두 명목 예측 변수의 영향을 결정하는 데 사용되는 통계 검정입니다. 분산 분석은 분산 분석을 나타내며 종속 변수에 대한 독립 변수의 효과 차이를 테스트합니다.
이원 분산 분석은 종속 변수에 대한 두 개의 독립 변수의 영향을 테스트합니다. 이원 분산 분석 검정은 독립 변수가 예상 결과에 미치는 영향과 결과 자체와의 관계를 분석합니다. 무작위 요인은 데이터 세트에 통계적 영향을 미치지 않는 것으로 간주되는 반면, 체계적인 요인은 통계적 유의성을 갖는 것으로 간주됩니다.
분산 분석을 사용하여 연구원은 결과의 변동이 우연인지 분석의 요인인지 판단 할 수 있습니다. ANOVA는 금융, 경제, 과학, 의학 및 사회 과학에 많은 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.
양방향 분산 분석의 기초
분산 분석 테스트는 주어진 결과에 영향을 미치는 요인을 식별하는 첫 번째 단계입니다. ANOVA 테스트가 수행되면 테스터는 데이터 세트의 변동성에 통계적으로 기여하는 시스템 요인에 대한 추가 분석을 수행 할 수 있습니다. 이원 분산 분석 검정은 종속 변수에 대한 두 개의 독립 변수의 결과를 보여줍니다. 그런 다음 회귀 공식의 중요성에 대한 F- 검정에서 ANOVA 테스트 결과를 사용할 수 있습니다.
분산 분석은 변수가 서로에 미치는 영향을 테스트하는 데 도움이됩니다. 여러 개의 2- 표본 t- 검정과 유사합니다. 그러나 유형 1 오류가 줄어들고 다양한 문제에 적합합니다. 분산 분석은 각 그룹의 평균을 비교하여 차이를 그룹화하고 분산을 다양한 소스로 확산시키는 것을 포함합니다. 대상, 시험 그룹, 그룹 간 및 그룹 내에서 사용됩니다.
주요 테이크 아웃
- 이원 분산 분석은 종속 변수에 대한 두 가지 독립 변수의 결과를 나타내는 일원 분산 분석 (분산 분석)의 확장입니다. 이원 분산 분석 검정은 독립 변수의 영향을 분석하는 통계 기법입니다. ANOVA는 재무 및 경제, 과학, 의학 및 사회 과학에 많은 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.
분산 분석과 양방향 분산 분석의 차이점
분산 분석에는 단방향 (또는 단방향)과 양방향 (양방향)의 두 가지 유형이 있습니다. 일원 또는 이원은 분산 분석 검정에서 독립 변수의 수를 나타냅니다. 일원 분산 분석은 단독 반응 변수에 대한 단독 요인의 영향을 평가합니다. 모든 샘플이 동일한 지 여부를 결정합니다. 일원 분산 분석은 세 개 이상의 독립적 (비 관련) 그룹의 평균간에 통계적으로 유의 한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.
이원 분산 분석은 일원 분산 분석의 확장입니다. 단방향을 사용하면 종속 변수에 영향을주는 하나의 독립 변수가 있습니다. 양방향 분산 분석에는 두 개의 독립이 있습니다. 예를 들어, 양방향 분산 분석을 통해 회사는 급여 및 기술 세트와 같은 두 가지 독립 변수를 기반으로 작업자 생산성을 비교할 수 있습니다. 두 요소 간의 상호 작용을 관찰하는 데 사용됩니다. 동시에 두 가지 요인의 영향을 테스트합니다.
3 요인 분산 분석이라고도하는 3 원 분산 분석은 결과에 대한 3 가지 요인의 영향을 결정하는 통계적 수단입니다.
