آزمون تحلیل واریانس دوراهه (Two-Way ANOVA)
آزمون تحلیل واریانس دو راهه (Two-Way ANOVA) یک روش آماری است که برای بررسی تأثیر دو عامل (متغیر مستقل) بر یک متغیر وابسته (معمولاً کمی) استفاده می‌شود. این آزمون به ما این امکان را می‌دهد که نه تنها تأثیر هر یک از عوامل را به‌طور جداگانه بررسی کنیم، بلکه تأثیر متقابل (Interaction) بین این دو عامل را نیز تحلیل کنیم.
مراحل انجام آزمون تحلیل واریانس دو راهه:
- تعریف فرضیات:
- فرضیه صفر (H0): هیچ تفاوت معناداری در میان میانگین‌های گروه‌ها وجود ندارد.
- فرضیه بدیل (H1): حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.
- جمع‌آوری داده‌ها:
- داده‌ها باید به صورت گروهی جمع‌آوری شوند. هر گروه باید شامل مشاهدات مربوط به ترکیبی از سطوح دو عامل باشد.
- محاسبه میانگین‌ها:
- میانگین‌های هر گروه و همچنین میانگین کل را محاسبه کنید.
- محاسبه واریانس‌ها:
- واریانس‌های بین گروه‌ها و واریانس‌های درون گروه‌ها را محاسبه کنید.
- محاسبه F-statistic:
- با استفاده از واریانس‌های محاسبه شده، مقدار F را برای هر عامل و همچنین برای اثر متقابل محاسبه کنید.
- تعیین مقدار p:
- با استفاده از جدول توزیع F، مقدار p را برای هر F-statistic محاسبه کنید.
- نتیجه‌گیری:
- اگر مقدار p کمتر از سطح معناداری (معمولاً 0.05) باشد، فرضیه صفر رد می‌شود و می‌توان نتیجه گرفت که حداقل یکی از میانگین‌ها متفاوت است.
نکات مهم:
- طراحی آزمایش: در تحلیل واریانس دو راهه، باید مطمئن شوید که داده‌ها به‌طور تصادفی انتخاب شده‌اند و شرایط آزمایش کنترل شده است.
- تأثیر متقابل: اگر تأثیر متقابل بین دو عامل وجود داشته باشد، نتایج ممکن است پیچیده‌تر شوند و نیاز به تحلیل‌های بیشتری دارند.
- توزیع نرمال: فرض می‌شود که داده‌ها توزیع نرمال دارند و واریانس‌ها در گروه‌ها برابر هستند (همگنی واریانس).
تحلیل واریانس با اندازه‌گیری‌های مکرر (repeated measures ANOVA)
نوشته
نوشته
آزمون دقیق فیشر (Fisher’s exact test)
نوشته
نوشته