Diferencia entre anova unidireccional y anova bidireccional

Análisis de Varianza (ANOVA)

Anova se refiere a un análisis de la relación entre dos grupos; variable independiente y variable dependiente. Es básicamente una herramienta estadística utilizada para probar una hipótesis sobre la base de datos experimentales. Podemos usar anova para determinar la relación entre dos variables; el hábito alimentario es la variable independiente y el estado de salud es la variable dependiente.

La diferencia entre anova unidireccional y anova bidireccional se puede atribuir al propósito para el que se utilizan y sus conceptos. El propósito de un anova unidireccional es ver si los datos recopilados para una variable dependiente están cerca de la media común. Por otro lado, un anova de dos vías determina si los datos recopilados para dos variables dependientes convergen en una media común derivada de dos categorías.

Anova unidireccional

Anova unidireccional se utiliza cuando solo hay una variable independiente con varios grupos o niveles o categorías, y se miden las variables de respuesta o dependientes distribuidas normalmente, y se comparan las medias de cada grupo de respuesta o variable de resultado.

Un ejemplo de anova unidireccional: Considere dos grupos de variables, el hábito alimentario de la muestra de la variable independiente, con diferentes niveles, como vegetariano, no vegetariano y mixto; y la variable dependiente es el número de veces que una persona enfermó en un año. Se miden y comparan las variables del método de respuesta asociadas a cada grupo de N número de personas.

Anova de dos maneras

Cuando hay dos variables independientes, cada una con múltiples niveles y una variable dependiente involucrada, el anova se realiza de dos maneras. El anova de dos vías muestra el efecto de cada variable independiente en la respuesta individual o las variables de resultado y determina si existe algún efecto de interacción entre las variables independientes. Anova bidireccional fue popularizado por Ronald Fisher, 1925, y Frank Yates, 1934. Años más tarde, en 2005, Andrew Gelman propuso un enfoque de modelo multinivel diferente para anova.

Ejemplo de un anova bidireccional: si en el ejemplo anterior de un anova unidireccional, agregamos otra variable independiente, ‘situación de fumador’ a la variable independiente actual ‘hábito alimentario’, y múltiples niveles de condición de fumador como no fumadores , fumadores de un paquete al día y personas que fuman más de un paquete al día, realizamos un anova de dos vías.

Superioridad de anova bidireccional

Anova bidireccional tiene ciertas ventajas sobre anova unidireccional. Estos son;

i. Un anova bidireccional es más eficiente que un anova unidireccional. En un anova de dos vías hay dos fuentes de variables o variables independientes, a saber, el hábito alimentario y el tabaquismo en nuestra muestra. La presencia de dos fuentes reduce la varianza del error, lo que hace que el análisis sea más significativo.

ii. Un anova de dos vías nos ayuda a evaluar los efectos de dos variables al mismo tiempo. Esto no se puede hacer en un anova unidireccional.

iii. La independencia de los factores se puede probar siempre que haya más de una observación para cada combinación de factores o celda, y el número de observaciones en cada celda sea el mismo. En nuestro ejemplo, el factor procedimiento alimentario tiene 3 niveles y el estado de fumador tiene 3 niveles. Entonces hay 3 x 3 = 9 combinaciones de factores o celdas.

Resumen

1. Anova es un análisis estadístico utilizado para probar una hipótesis sobre la base de datos experimentales. Aquí se analizan las relaciones entre dos grupos.

2. Se utiliza anova unidireccional cuando solo hay una variable independiente con varios niveles. Se usa un anova de dos vías cuando hay dos variables independientes con diferentes niveles.

3. El anova bidireccional es mejor que el anova unidireccional porque el método tiene ciertas ventajas sobre el anova unidireccional.