Se aplican varios métodos de investigación para analizar el efecto de los reactivos en los productos. Un tipo particular de metodología de investigación es ANOVA, que significa Análisis de varianza. Todos los tipos de trabajos de investigación siguen un patrón establecido. La segregación de variables es una de las perspectivas más esenciales para hacer que un artículo sea valioso.
One Way Anova vs Two Way Anova
La principal diferencia entre One Way Anova y Two Way Anova es que el primero usa una variable independiente mientras que el segundo usa dos. Además, se segregan en función del modo de condiciones experimentales utilizadas. Las interpretaciones estadísticas de media, mediana y moda pueden sustituirse más adelante.
One Way Anova se utiliza para estudiar la relación directa entre el factor y la respuesta. Los niveles más utilizados son los niveles de intervalo y los niveles de relación. La homogeneidad es el requisito básico para formular teorías utilizando anova unidireccional. Las versiones tabulares de análisis de datos son más confiables para analizar el alcance de anova unidireccional.
Two Way Anova ayuda a determinar si las dos variables independientes iniciales se integran para impactar la variable de respuesta. El efecto de una sola variable no es suficiente. Por otro lado, no es necesario que ambas variables cooperen en la misma proporción. Es fundamental estudiar ambas variables por separado.
Tabla de comparación entre Anova unidireccional y Anova bidireccional
| Parámetros de comparación | Anova unidireccional | Anova bidireccional |
| Definición | One Way Anova estudia el impacto de un solo factor en una variable de respuesta particular. | Two Way Anova estudia el impacto de la interacción de dos factores en una variable de respuesta desconocida. |
| Naturaleza de la dependencia | La dependencia continua es el elemento esencial de anova unidireccional. | La dependencia de múltiples factores es el principal punto de discordia para este tipo de metodología. |
| Pruebas de hipótesis | No se puede determinar el número de pruebas de hipótesis. | Se incluyen al menos tres pruebas de hipótesis en el anova bidireccional. |
| Número de variables dependientes incluidas | Una variable dependiente se incluye en One Way Anova. | En Two Way Anova se incluye una combinación de variables dependientes. |
| Interpretación de resultados | Utiliza diferentes pruebas en una sola variable para un rango más amplio. | Prueba todas las variables utilizando la misma prueba para lograr precisión en los resultados. |
¿Qué es One Way Anova?
One Way Anova es una técnica estadística que trabaja sobre el concepto de dependencia continua. Si bien se utiliza una sola variable, todos los aspectos que pueden verse afectados por ella se correlacionan para la elaboración de la hipótesis final. Los dos componentes principales incluyen una variable de factor y una variable de respuesta. Tienen una relación directa que se supone que se establece en condiciones óptimas. Al efecto de los factores internos se le da la debida importancia al determinar dichos valores.
One Way Anova requiere diferentes observaciones por grupo. La hipótesis nula y la hipótesis alternativa son las dos posibilidades. El primero establece que las medias son iguales y no existe diferencia entre los grupos, mientras que el segundo ayuda a establecer la diferencia menos probable entre ellos. En otras palabras, la igualdad de varianza tiene mucha importancia al determinar las correlaciones utilizando la técnica de anova unidireccional. Las investigaciones científicas, así como las no científicas, hacen un buen uso de las mismas.
One Way Anova se utiliza principalmente para estudiar la población haciendo uso de la varianza en tres términos iguales. Un factor dependiente y un factor independiente ayudan a satisfacer dos principios cualesquiera del diseño de experimentos. En la mayoría de los casos, la población se distribuye normalmente para que el muestreo se pueda realizar fácilmente. Las variables controladas no se alteran en ningún caso.
¿Qué es Two Way Anova?
Two Way Anova implica el estudio concurrente de dos factores no relacionados para determinar el impacto individual sobre la variable dependiente. En este método solo se utilizan dos factores, pero la dependencia se basa en múltiples factores relacionados. El principal requisito previo de la anova bidireccional es que cada grupo debe tener el mismo número de observaciones. Esto asegura que no haya discrepancias al comparar la variable durante el análisis.
Two Way Anova debe satisfacer un mínimo de tres principios según el diseño del experimento. El muestreo independiente es uno de los aspectos más esenciales de este análisis estadístico. También se conoce como prueba basada en hipótesis. Por ejemplo, el género y la salud son dos variables independientes que afectan a una variable dependiente, la edad. Esto difiere de una especie a otra. Otros ejemplos incluyen la dependencia de la altura de la planta en el clima y el suelo. Se pueden extraer muchas otras inferencias para comparar los datos.
Two Way Anova utiliza métodos de clasificación de datos para realizar pruebas estadísticas. Si las observaciones son independientes, el análisis se vuelve mucho más sofisticado. La subdivisión de variables dependientes ayuda al investigador a sacar una conclusión clara. Por otro lado, nunca se supone que las variables independientes sean constantes en ningún caso.
Principales diferencias entre Anova unidireccional y Anova bidireccional
Conclusión
Todo comienza con la elaboración de una hipótesis. Además, la revisión de la literatura tiene su importancia en el campo del trabajo de investigación científica. Una vez que el borrador está listo, se pueden aplicar numerosas estrategias para formular la tesis final. La presentación se basa únicamente en la credibilidad y el uso adecuado de las referencias.
Varios investigadores confían en la delegación de trabajos de investigación en función del área de especialización. Es fundamental centrarse en el borrador, ya que también es el telón de fondo que se utilizará para estudios posteriores. Todos los componentes analíticos se combinan y la conclusión incluye todo el peaje cobrado por el investigador.
