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Diferencia entre una vía y dos vías ANOVA

Cuando se trata de investigación, en el campo de los negocios, la economía, la psicología, la sociología, la biología, etc., el Análisis de Varianza, conocido en breve como ANOVA, es una herramienta extremadamente importante para el análisis de datos. Es una técnica empleada por el investigador para realizar una comparación entre más de dos poblaciones y ayudar a realizar pruebas simultáneas. Hay un doble propósito de ANOVA. En una forma, ANOVA el investigador toma solo un factor.

A diferencia de, en el caso de ANOVA de dos vías, el investigador investiga dos factores al mismo tiempo. Para un lego estos dos conceptos de estadística son sinónimos. Sin embargo, hay una diferencia entre ANOVA de una vía y de dos vías.

Gráfica comparativa

Bases para la comparaciónANOVA unidireccionalANOVA de dos vías
SentidoUna forma en que ANOVA es una prueba de hipótesis, se utiliza para probar la igualdad de tres o más medias de población utilizando simultáneamente la varianza.El ANOVA bidireccional es una técnica estadística en la que se puede estudiar la interacción entre factores y la variable influyente.
Variable independienteUnoDos
ComparaTres o más niveles de un factor.Efecto del nivel múltiple de dos factores.
Número de observacionesNo es necesario ser igual en cada grupo.Necesitamos ser iguales en cada grupo.
Diseño de experimentosNecesito satisfacer solo dos principios.Los tres principios deben ser satisfechos.

Definición de ANOVA de una vía

Un análisis de varianza (ANOVA) es una prueba de hipótesis en la que solo se considera una variable categórica o un solo factor. Es una técnica que nos permite hacer una comparación de medias de tres o más muestras con la ayuda de F-distribution. Se utiliza para descubrir la diferencia entre sus diferentes categorías que tienen varios valores posibles.

La hipótesis nula (H 0 ) es la igualdad en todas las medias poblacionales, mientras que la hipótesis alternativa (H 1 ) será la diferencia en al menos una media.

Una forma en que ANOVA se basa en los siguientes supuestos:

  • Distribución normal de la población de la que se extraen las muestras.
  • La medición de la variable dependiente es a nivel de intervalo o proporción.
  • Dos o más de dos grupos categóricos independientes en una variable independiente.
  • Independencia de las muestras.
  • Homogeneidad de la varianza de la población.

Definición de ANOVA de dos vías

ANOVA bidireccional como su nombre lo indica, es una prueba de hipótesis en la que la clasificación de los datos se basa en dos factores. Por ejemplo, las dos bases de clasificación para las ventas realizadas por la empresa son las primeras sobre la base de las ventas del vendedor diferente y la segunda de las ventas en las distintas regiones. Es una técnica estadística utilizada por el investigador para comparar varios niveles (condición) de las dos variables independientes que involucran múltiples observaciones en cada nivel.

ANOVA de dos vías examina el efecto de los dos factores en la variable dependiente continua. También estudia la interrelación entre variables independientes que influyen en los valores de la variable dependiente, en su caso.

Suposiciones de ANOVA de dos vías:

  • Distribución normal de la población de la que se extraen las muestras.
  • Medición de la variable dependiente a nivel continuo.
  • Dos o más de dos grupos categóricos independientes en dos factores.
  • Los grupos categóricos independientes deben tener el mismo tamaño.
  • Independencia de observaciones
  • Homogeneidad de la varianza de la población.

Diferencias clave entre ANOVA de una vía y de dos vías

Las diferencias entre ANOVA de una vía y de dos vías se pueden dibujar claramente en los siguientes motivos:

  1. Una prueba de hipótesis que nos permite probar la igualdad de tres o más medios utilizando simultáneamente la varianza se denomina ANOVA de una vía. Una técnica estadística en la que se puede estudiar la interrelación entre factores, variable influyente para la toma de decisiones efectiva, se denomina ANOVA bidireccional.
  2. Hay solo un factor o variable independiente en ANOVA de una manera, mientras que en el caso de ANOVA de dos vías hay dos variables independientes.
  3. El ANOVA de una vía compara tres o más niveles (condiciones) de un factor. Por otro lado, ANOVA de dos vías compara el efecto de múltiples niveles de dos factores.
  4. En ANOVA de una vía, el número de observaciones no tiene que ser igual en cada grupo, mientras que debe ser igual en el caso de ANOVA de dos vías.
  5. ANOVA de una vía necesita satisfacer solo dos principios de diseño de experimentos, es decir, replicación y aleatorización. A diferencia del ANOVA de dos vías, que cumple con los tres principios de diseño de experimentos que son la replicación, la aleatorización y el control local.

Conclusión

ANOVA de dos vías a menudo se entiende como una versión extendida de ANOVA de una vía. Hay una serie de ventajas, debido a que ANOVA de dos vías se prefiere a ANOVA de una vía, ya que con ANOVA de dos vías se pueden probar los efectos de dos factores simultáneamente.

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