양방향 ANOVA 정의

2원 ANOVA란 무엇입니까?

분산 분석 분산 분석을 나타내며 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 차이를 테스트합니다. 양방향 ANOVA 테스트는 연속 결과 변수에 대한 두 개의 명목 예측 변수의 영향을 결정하는 데 사용되는 통계적 테스트입니다.

양방향 ANOVA는 두 개의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 테스트합니다. 양방향 ANOVA 테스트는 결과 자체와의 관계와 함께 예상 결과에 대한 독립 변수의 영향을 분석합니다. 무작위 요인은 데이터 세트에 통계적 영향이 없는 것으로 간주되는 반면 시스템 요인은 다음과 같은 영향을 미치는 것으로 간주됩니다. 통계 학적으로 유의.

ANOVA를 사용하여 연구원은 결과의 변동성이 우연에 의한 것인지 분석의 요인에 의한 것인지 결정할 수 있습니다. ANOVA는 금융 분야에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있으며, 경제학, 과학, 의학 및 사회 과학.

2-Way ANOVA 이해하기

ANOVA 테스트는 주어진 결과에 영향을 미치는 요인을 식별하는 첫 번째 단계입니다. ANOVA 테스트가 수행되면 테스터는 데이터 세트에 통계적으로 기여하는 체계적인 요인에 대한 추가 분석을 수행할 수 있습니다. 변동성.

양방향 ANOVA 테스트는 종속 변수에 대한 두 개의 독립 변수 결과를 보여줍니다. 그런 다음 ANOVA 테스트 결과는 두 모집단이 정규 분포는 전체 회귀 공식의 중요성에 대해 분산 또는 표준 편차를 공유합니다.

분산 분석은 변수가 서로에 미치는 영향을 테스트하는 데 유용합니다. 다중 2-샘플과 유사합니다. t-검정. 그러나 결과적으로 더 적은 유형 1 오류 다양한 문제에 적합합니다. ANOVA 테스트는 각 그룹의 평균을 비교하여 차이점을 그룹화하고 변화 다양한 소스에 걸쳐 있습니다. 주제, 테스트 그룹, 그룹 간 및 그룹 내에서 사용됩니다.

ANOVA 대 2원 ANOVA

분산 분석에는 단방향(또는 단방향) 및 양방향(양방향)의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 단방향 또는 양방향은 분산 검정 분석에서 독립 변수의 수를 나타냅니다. 일원 분산 분석은 단독 반응 변수에 대한 단독 요인의 영향을 평가합니다. 독립적인(관련되지 않은) 그룹의 평균 간에 관찰된 차이가 다음과 같은지 여부를 결정합니다. 우연에 의해서만 설명할 수 있는지, 또는 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여러 떼.

양방향 ANOVA는 일원 분산 분석의 확장입니다. 단방향의 경우 종속 변수에 영향을 미치는 하나의 독립 변수가 있습니다. 양방향 ANOVA에는 두 개의 독립이 있습니다. 예를 들어, 양방향 ANOVA를 통해 회사는 부서 및 성별과 같은 두 개의 독립 변수를 기반으로 작업자 생산성을 비교할 수 있습니다. 두 요소 사이의 상호 작용을 관찰하는 데 사용됩니다. 동시에 두 가지 요인의 효과를 테스트합니다.

NS 3원 분산 분석, 3-요인 ANOVA라고도 하며 결과에 대한 3가지 요인의 영향을 결정하는 통계적 수단입니다.