يتم تطبيق طرق بحث مختلفة في تحليل تأثير المواد المتفاعلة على المنتجات. نوع معين من منهجية البحث هو ANOVA ، والتي تعني تحليل التباين. تتبع جميع أنواع العمل البحثي نمطًا محددًا. يعد الفصل بين المتغيرات أحد أهم الاحتمالات لجعل الورقة ذات قيمة.
طريقة واحدة Anova مقابل Two Way Anova
الفرق الرئيسي بين One Way Anova و Two Way Anova هو أن الأول يستخدم متغيرًا مستقلاً واحدًا بينما يستخدم الأخير متغيرين. يتم فصلهم أيضًا بناءً على طريقة الظروف التجريبية المستخدمة. يمكن استبدال التفسيرات الإحصائية للمتوسط والوسيط والوضع لاحقًا.
طريقة واحدة Anova تستخدم لدراسة العلاقة المباشرة بين العامل والاستجابة. المستويات الأكثر استخدامًا هي مستويات الفاصل الزمني ومستويات النسبة. التجانس هو المطلب الأساسي لصياغة النظريات باستخدام طريقة واحدة anova. تعد الإصدارات المجدولة لتحليل البيانات أكثر موثوقية لتحليل نطاق تحليل أحادي الاتجاه.
يساعد Two Way Anova في تحديد ما إذا كان المتغيران المستقلان الأوليان يتكاملان للتأثير على متغير الاستجابة. تأثير متغير واحد لا يكفي. من ناحية أخرى ، لا يجب أن يتعاون كلا المتغيرين بنفس النسبة. من الضروري دراسة كلا المتغيرين بشكل منفصل.
جدول مقارنة بين Anova ذو اتجاه واحد و Anova ذو اتجاهين
| معلمات المقارنة | اتجاه واحد أنوفا | اتجاهين أنوفا |
| تعريف | طريقة واحدة Anova تدرس تأثير عامل واحد على متغير استجابة معين. | يدرس Two Way Anova تأثير تفاعل عاملين على متغير استجابة غير معروف. |
| طبيعة الاعتماد | الاعتماد المستمر هو العنصر الأساسي للتباين أحادي الاتجاه. | الاعتماد على عوامل متعددة هو نقطة الخلاف الرئيسية لهذا النوع من المنهجية. |
| اختبارات الفرضية | لا يمكن تحديد عدد اختبارات الفرضيات. | يتم تضمين ثلاثة اختبارات فرضية على الأقل في التحليل الثنائي الاتجاه. |
| تم تضمين عدد المتغيرات التابعة | يتم تضمين متغير تابع واحد في One Way Anova. | يتم تضمين مجموعة من المتغيرات التابعة في Two Way Anova. |
| تفسير النتائج | يستخدم اختبارات مختلفة على متغير واحد لنطاق أوسع. | يختبر جميع المتغيرات باستخدام نفس الاختبار من أجل تحقيق الدقة في النتائج. |
ما هي طريقة One Way Anova؟
طريقة واحدة Anova هي تقنية إحصائية تعمل على مفهوم الاعتماد المستمر. على الرغم من استخدام متغير واحد ، فإن جميع الجوانب التي يمكن أن تتأثر به مرتبطة بإعداد الفرضية النهائية. يشتمل المكونان الرئيسيان على متغير عامل ومتغير استجابة. لديهم علاقة مباشرة يفترض أن تنشأ في الظروف المثلى. يتم إعطاء تأثير العوامل الداخلية أهميته عند التأكد من هذه القيم.
طريقة واحدة Anova تتطلب ملاحظات مختلفة لكل مجموعة. الفرضية الفارغة والفرضية البديلة هما الاحتمالان. يثبت الأول أن الوسائل متساوية ولا يوجد فرق بين المجموعات بينما تساعد الأخيرة في تحديد الفرق الأقل احتمالًا بينهما. بمعنى آخر ، تجد مساواة التباين الكثير من الأهمية أثناء تحديد الارتباطات باستخدام تقنية anova أحادية الاتجاه. البحوث العلمية وغير العلمية تستفيد منها.
تستخدم طريقة واحدة Anova في الغالب لدراسة السكان من خلال الاستفادة من التباين على ثلاثة شروط متساوية. يساعد العامل التابع والعامل المستقل في تلبية أي مبدأين من مبادئ تصميم التجربة. في معظم الحالات ، يتم توزيع السكان بشكل طبيعي بحيث يمكن إجراء أخذ العينات بسهولة. المتغيرات الخاضعة للرقابة لا تنزعج بأي حال من الأحوال.
ما هو Two Way Anova؟
يتضمن Two Way Anova الدراسة المتزامنة لعاملين غير مرتبطين للتأكد من التأثير الفردي على المتغير التابع. يتم استخدام عاملين فقط في هذه الطريقة ولكن الاعتماد يعتمد على عوامل متعددة ذات صلة. الشرط الأساسي للتباين الثنائي هو أن كل مجموعة يجب أن يكون لها نفس عدد الملاحظات. هذا يضمن عدم وجود تباين أثناء مقارنة المتغير أثناء التحليل.
تحتاج Two Way Anova إلى تلبية ما لا يقل عن ثلاثة مبادئ وفقًا لتصميم التجربة. أخذ العينات المستقلة هو أحد أهم جوانب هذا التحليل الإحصائي. يُعرف أيضًا باسم الاختبار القائم على الفرضية. على سبيل المثال ، يعد الجنس والصحة متغيرين منفصلين يؤثران على متغير عمر تابع. هذا يختلف من نوع لآخر. تشمل الأمثلة الأخرى اعتماد ارتفاع النبات على الطقس والتربة. يمكن استخلاص العديد من الاستدلالات الأخرى لمقارنة البيانات.
يستخدم Two Way Anova طرق تصنيف البيانات لإجراء الاختبارات الإحصائية. إذا كانت الملاحظات مستقلة ، يصبح التحليل أكثر تعقيدًا. يساعد التقسيم الفرعي للمتغيرات التابعة الباحث في استخلاص نتيجة واضحة. من ناحية أخرى ، لا يُفترض أبدًا أن المتغيرات المستقلة ثابتة بأي حال من الأحوال.
الاختلافات الرئيسية بين طريقة Anova أحادية الاتجاه و Anova ذات الاتجاهين
استنتاج
يبدأ الأمر كله بإعداد الفرضية. علاوة على ذلك ، فإن مراجعة الأدبيات لها أهميتها في مجال عمل البحث العلمي. بمجرد أن تصبح المسودة جاهزة ، يمكن تطبيق العديد من الاستراتيجيات لصياغة الأطروحة النهائية. يعتمد التقديم فقط على المصداقية والاستخدام المناسب للمراجع.
يعتمد العديد من الباحثين على تفويض العمل البحثي بناءً على مجال الخبرة. من الضروري التركيز على المسودة لأنها الخلفية المستخدمة للدراسات اللاحقة أيضًا. يتم الجمع بين جميع المكونات التحليلية وتكون النتيجة شاملة لجميع الخسائر التي يتحملها الباحث.
