Vários métodos de pesquisa são aplicados na análise do efeito dos reagentes nos produtos. Um tipo específico de metodologia de pesquisa é ANOVA, que significa Análise de Variância. Todos os tipos de trabalho de pesquisa seguem um padrão definido. A segregação de variáveis é uma das perspectivas mais essenciais para tornar um papel valioso.
One Way Anova vs Two Way Anova
A principal diferença entre a One Way Anova e a Two Way Anova é que a primeira usa uma variável independente, enquanto a última usa duas. Eles são posteriormente segregados com base no modo de condições experimentais usado. As interpretações estatísticas de média, mediana e moda podem ser substituídas posteriormente.
One Way Anova é usado para estudar a relação direta entre o fator e a resposta. Os níveis mais comumente usados são os níveis de intervalo e os níveis de proporção. A homogeneidade é o requisito básico para a formulação de teorias usando anova unilateral. Versões tabulares de análise de dados são mais confiáveis para analisar o escopo de uma anova unilateral.
A Two Way Anova ajuda a determinar se as duas variáveis independentes iniciais se integram para impactar a variável de resposta. O efeito de uma única variável não é suficiente. Por outro lado, ambas as variáveis não precisam cooperar na mesma proporção. É essencial estudar ambas as variáveis separadamente.
Tabela de comparação entre One Way Anova e Two Way Anova
| Parâmetros de comparação | One Way Anova | Two Way Anova |
| Definição | One Way Anova estuda o impacto de um único fator em uma determinada variável de resposta. | Two Way Anova estuda o impacto da interação de dois fatores em uma variável de resposta desconhecida. |
| Natureza da Dependência | A dependência contínua é o elemento essencial da anova unilateral. | A dependência de múltiplos fatores é o principal ponto de discórdia para esse tipo de metodologia. |
| Testes de Hipóteses | O número de testes de hipótese não pode ser determinado. | Pelo menos três testes de hipótese são incluídos na anova bidirecional. |
| Número de variáveis dependentes incluídas | Uma variável dependente está incluída na One Way Anova. | Uma combinação de variáveis dependentes está incluída na Two Way Anova. |
| Interpretação de resultados | Ele usa testes diferentes em uma única variável para uma faixa mais ampla. | Ele testa todas as variáveis usando o mesmo teste para obter precisão nos resultados. |
O que é One Way Anova?
One Way Anova é uma técnica estatística que trabalha com o conceito de dependência contínua. Mesmo que seja utilizada uma única variável, todos os aspectos que podem ser afetados por ela são correlacionados para a elaboração da hipótese final. Os dois componentes principais incluem uma variável de fator e uma variável de resposta. Eles têm uma relação direta que se presume ser estabelecida em condições ideais. O efeito dos fatores internos recebe a devida importância na apuração de tais valores.
One Way Anova requer diferentes observações por grupo. Hipótese nula e hipótese alternativa são as duas possibilidades. O primeiro estabelece que as médias são iguais e não existe diferença entre os grupos, enquanto o último ajuda a estabelecer a menor diferença provável entre eles. Em outras palavras, a igualdade de variância encontra muita significância ao determinar correlações usando a técnica de anova unilateral. Pesquisas científicas, assim como não científicas, fazem bom uso dos mesmos.
One Way Anova é usado principalmente para estudar a população, fazendo uso da variância em três termos iguais. Um fator dependente e um fator independente ajudam a satisfazer quaisquer dois princípios de planejamento de experimentos. Na maioria dos casos, a população é normalmente distribuída para que a amostragem possa ser realizada facilmente. As variáveis controladas não são perturbadas em nenhum caso.
O que é Two Way Anova?
A Two Way Anova implica no estudo simultâneo de dois fatores não relacionados para determinar o impacto individual na variável dependente. Apenas dois fatores são usados neste método, mas a dependência é baseada em vários fatores relacionados. O principal pré-requisito da anova bidirecional é que cada grupo tenha o mesmo número de observações. Isso garante que não haja discrepância ao comparar a variável durante a análise.
A Two Way Anova precisa satisfazer um mínimo de três princípios de acordo com o design do experimento. A amostragem independente é um dos aspectos mais essenciais desta análise estatística. Também é conhecido como teste baseado em hipóteses. Por exemplo, gênero e saúde são duas variáveis distintas que afetam uma variável dependente idade. Isso difere de espécie para espécie. Outros exemplos incluem a dependência da altura da planta do clima e do solo. Muitas outras inferências podem ser feitas para comparar os dados.
Two Way Anova usa métodos de classificação de dados para conduzir testes estatísticos. Se as observações forem independentes, a análise se torna muito mais sofisticada. A subdivisão das variáveis dependentes ajuda o pesquisador a tirar uma conclusão clara. Por outro lado, as variáveis independentes nunca são consideradas constantes em nenhum caso.
Principais diferenças entre One Way Anova e Two Way Anova
Conclusão
Tudo começa com a preparação de uma hipótese. Além disso, a revisão da literatura tem sua importância no campo do trabalho de pesquisa científica. Assim que o rascunho estiver pronto, várias estratégias podem ser aplicadas para formular a tese final. A submissão é baseada exclusivamente na credibilidade e uso adequado de referências.
Vários pesquisadores contam com a delegação de trabalhos de pesquisa com base na área de atuação. É imprescindível focar no rascunho, uma vez que é o pano de fundo usado também para estudos posteriores. Todos os componentes analíticos são combinados e a conclusão inclui todo o custo cobrado pelo pesquisador.
