Nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau được áp dụng trong việc phân tích ảnh hưởng của chất phản ứng đến sản phẩm. Một loại phương pháp nghiên cứu cụ thể là ANOVA, viết tắt của Phân tích phương sai. Tất cả các loại công việc nghiên cứu đều tuân theo một khuôn mẫu đã định. Tách biệt các biến là một trong những triển vọng thiết yếu nhất của việc làm cho một tờ giấy có giá trị.
Một chiều Anova và Hai chiều Anova
Sự khác biệt chính giữa One Way Anova và Two Way Anova là cái trước sử dụng một biến độc lập trong khi cái sau sử dụng hai biến. Chúng được tách biệt nhiều hơn dựa trên chế độ của các điều kiện thử nghiệm được sử dụng. Các giải thích thống kê về giá trị trung bình, giá trị trung bình và chế độ có thể được thay thế sau này.
One Way Anova được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ trực tiếp giữa yếu tố và phản ứng. Các mức thường được sử dụng là mức khoảng và mức tỷ lệ. Tính đồng nhất là yêu cầu cơ bản để xây dựng lý thuyết sử dụng một chiều anova. Các phiên bản phân tích dữ liệu dạng bảng là đáng tin cậy nhất để phân tích phạm vi của một chiều anova.
Two Way Anova giúp xác định xem hai biến độc lập ban đầu có tích hợp để tác động đến biến phản hồi hay không. Tác động của một biến duy nhất là không đủ. Mặt khác, cả hai biến không nhất thiết phải hợp tác theo cùng một tỷ lệ. Điều cần thiết là phải nghiên cứu cả hai biến một cách riêng biệt.
Bảng so sánh giữa Anova một chiều và Anova hai chiều
| Các thông số so sánh | Một chiều Anova | Hai chiều Anova |
| Sự định nghĩa | One Way Anova nghiên cứu tác động của một yếu tố đối với một biến phản ứng cụ thể. | Two Way Anova nghiên cứu tác động của sự tương tác của hai yếu tố đối với một biến phản ứng chưa biết. |
| Bản chất của sự phụ thuộc | Sự phụ thuộc liên tục là yếu tố cần thiết của anova một chiều. | Sự phụ thuộc của nhiều yếu tố là điểm gây tranh cãi chính của loại phương pháp luận này. |
| Kiểm tra giả thuyết | Không thể xác định được số lượng các bài kiểm tra giả thuyết. | Ít nhất ba thử nghiệm giả thuyết được đưa vào anova hai chiều. |
| Số lượng các biến phụ thuộc được bao gồm | Một biến phụ thuộc được bao gồm trong One Way Anova. | Một tổ hợp các biến phụ thuộc được đưa vào Two Way Anova. |
| Giải thích kết quả | Nó sử dụng các thử nghiệm khác nhau trên một biến duy nhất cho một phạm vi rộng hơn. | Nó kiểm tra tất cả các biến bằng cách sử dụng cùng một bài kiểm tra để đạt được độ chính xác trong kết quả. |
One Way Anova là gì?
One Way Anova là một kỹ thuật thống kê hoạt động dựa trên khái niệm phụ thuộc liên tục. Ngay cả khi sử dụng một biến duy nhất, tất cả các khía cạnh có thể bị ảnh hưởng bởi nó đều có mối tương quan để chuẩn bị giả thuyết cuối cùng. Hai thành phần chính bao gồm một biến yếu tố và một biến phản hồi. Họ có một mối quan hệ trực tiếp được cho là được thiết lập ở các điều kiện tối ưu. Ảnh hưởng của các yếu tố bên trong được coi là tầm quan trọng của nó trong khi xác định các giá trị đó.
One Way Anova yêu cầu các quan sát khác nhau cho mỗi nhóm. Giả thuyết vô hiệu và giả thuyết thay thế là hai khả năng. Nhóm thứ nhất thiết lập rằng các phương tiện là bình đẳng và không có sự khác biệt nào giữa các nhóm trong khi cái thứ hai giúp thiết lập sự khác biệt ít có thể xảy ra nhất giữa chúng. Nói cách khác, bình đẳng phương sai có rất nhiều ý nghĩa trong khi xác định các mối tương quan bằng cách sử dụng kỹ thuật anova một chiều. Các nghiên cứu khoa học cũng như phi khoa học, hãy tận dụng nó một cách hiệu quả.
One Way Anova chủ yếu được sử dụng để nghiên cứu dân số bằng cách sử dụng phương sai trên ba số hạng bằng nhau. Một yếu tố phụ thuộc và một yếu tố độc lập giúp thỏa mãn hai nguyên tắc bất kỳ của thiết kế thử nghiệm. Trong hầu hết các trường hợp, dân số được phân bố bình thường để việc lấy mẫu có thể được tiến hành dễ dàng. Các biến được kiểm soát không bị xáo trộn trong mọi trường hợp.
Hai chiều Anova là gì?
Two Way Anova ngụ ý nghiên cứu đồng thời hai yếu tố không liên quan để xác định tác động của từng cá nhân lên biến phụ thuộc. Chỉ có hai yếu tố được sử dụng trong phương pháp này nhưng sự phụ thuộc dựa trên nhiều yếu tố liên quan. Điều kiện tiên quyết chính của anova hai cách là mỗi nhóm phải có cùng số lượng quan sát. Điều này đảm bảo rằng không có sự khác biệt trong khi so sánh biến trong quá trình phân tích.
Two Way Anova cần đáp ứng tối thiểu ba nguyên tắc theo thiết kế thử nghiệm. Lấy mẫu độc lập là một trong những khía cạnh thiết yếu nhất của phân tích thống kê này. Nó còn được gọi là một bài kiểm tra dựa trên giả thuyết. Ví dụ, giới tính và sức khỏe là hai biến số riêng biệt ảnh hưởng đến độ tuổi biến phụ thuộc. Điều này khác nhau giữa các loài. Các ví dụ khác bao gồm sự phụ thuộc của chiều cao cây vào thời tiết và đất. Nhiều suy luận khác có thể được rút ra để so sánh dữ liệu.
Two Way Anova sử dụng các phương pháp phân loại dữ liệu để thực hiện các thử nghiệm thống kê. Nếu các quan sát độc lập, việc phân tích trở nên phức tạp hơn nhiều. Việc chia nhỏ các biến phụ thuộc giúp nhà nghiên cứu rút ra một kết luận rõ ràng. Mặt khác, các biến độc lập không bao giờ được giả định là không đổi trong mọi trường hợp.
Sự khác biệt chính giữa Anova một chiều và Anova hai chiều
Sự kết luận
Tất cả bắt đầu bằng việc chuẩn bị một giả thuyết. Hơn nữa, tổng quan tài liệu có tầm quan trọng của nó trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Khi bản thảo đã sẵn sàng, nhiều chiến lược có thể được áp dụng để xây dựng luận án cuối cùng. Việc đệ trình chỉ dựa trên sự tin cậy và sử dụng hợp lý các tài liệu tham khảo.
Các nhà nghiên cứu khác nhau dựa vào việc ủy thác công việc nghiên cứu dựa trên lĩnh vực chuyên môn. Điều cần thiết là tập trung vào bản nháp vì nó cũng là bối cảnh được sử dụng cho các nghiên cứu sau này. Tất cả các thành phần phân tích được kết hợp và kết luận bao gồm tất cả các khoản phí mà nhà nghiên cứu thực hiện.
