जैसा कि दो-तरफ़ा एनोवा के मामले में, शोधकर्ता दो कारकों की समवर्ती जाँच करता है। एक आम आदमी के लिए आंकड़ों की ये दो अवधारणाएँ पर्यायवाची हैं। हालांकि, एक-तरफ़ा और दो-तरफ़ा एनोवा के बीच अंतर है।
तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | वन वे एनोवा | दो तरह का एनोवा |
|---|---|---|
| अर्थ | एक तरह से एनोवा एक परिकल्पना परीक्षण है, जिसका उपयोग तीन से अधिक जनसंख्या की समानता का परीक्षण करने के लिए किया जाता है। | दो तरह से एनोवा एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसमें, चर को प्रभावित करने वाले कारकों के बीच बातचीत का अध्ययन किया जा सकता है। |
| स्वतंत्र चर | एक | दो |
| तुलना | एक कारक के तीन या अधिक स्तर। | दो कारकों के कई स्तर का प्रभाव। |
| अवलोकन की संख्या | प्रत्येक समूह में समान नहीं होने की आवश्यकता है। | प्रत्येक समूह में समान होने की आवश्यकता है। |
| प्रयोगों की रूप रेखा | केवल दो सिद्धांतों को संतुष्ट करने की आवश्यकता है। | तीनों सिद्धांतों को संतुष्ट करने की जरूरत है। |
वन-वे एनोवा की परिभाषा
वेरिएंस का विश्लेषण का एक तरीका (एनोवा) एक परिकल्पना परीक्षण है जिसमें केवल एक श्रेणीगत चर या एकल कारक माना जाता है। यह एक ऐसी तकनीक है जो हमें F- वितरण की मदद से तीन या अधिक नमूनों की तुलना करने में सक्षम बनाती है। इसका उपयोग कई संभावित मूल्यों वाले विभिन्न श्रेणियों के बीच अंतर जानने के लिए किया जाता है।
अशक्त परिकल्पना (H 0 ) सभी जनसंख्या साधनों में समानता है, जबकि वैकल्पिक परिकल्पना (H 1 ) कम से कम एक माध्य में अंतर होगा।
एनोवा एक तरह से निम्नलिखित मान्यताओं पर आधारित है:
- जनसंख्या का सामान्य वितरण जिसमें से नमूने खींचे जाते हैं।
- आश्रित चर का मापन अंतराल या अनुपात स्तर पर होता है।
- एक स्वतंत्र चर में दो या दो से अधिक श्रेणीगत स्वतंत्र समूह।
- नमूनों की स्वतंत्रता
- जनसंख्या के विचरण की समरूपता।
टू-वे एनोवा की परिभाषा
अपने नाम के रूप में दो-तरफ़ा एनोवा, एक परिकल्पना परीक्षण है जिसमें डेटा का वर्गीकरण दो कारकों पर आधारित है। उदाहरण के लिए, फर्म द्वारा की गई बिक्री के लिए वर्गीकरण के दो आधार पहले बिक्रीकर्ता के आधार पर अलग-अलग सेल्समैन द्वारा किए गए हैं और दूसरे विभिन्न क्षेत्रों में बिक्री के आधार पर हैं। यह एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग प्रत्येक स्तर पर कई टिप्पणियों को शामिल करने वाले दो स्वतंत्र चर के कई स्तरों (स्थिति) की तुलना करने के लिए किया जाता है।
दो-तरफ़ा एनोवा निरंतर निर्भर चर पर दो कारकों के प्रभाव की जांच करता है। यह स्वतंत्र चर के बीच अंतर-संबंध का भी अध्ययन करता है, जो आश्रित चर के मूल्यों को प्रभावित करता है, यदि कोई हो।
दो-तरफ़ा एनोवा की मान्यताएँ:
- जनसंख्या का सामान्य वितरण जिसमें से नमूने खींचे जाते हैं।
- निरंतर स्तर पर निर्भर चर का मापन।
- दो कारकों में दो या दो से अधिक श्रेणीगत स्वतंत्र समूह।
- श्रेणीगत स्वतंत्र समूहों का आकार समान होना चाहिए।
- अवलोकनों की स्वतंत्रता
- जनसंख्या के विचरण की समरूपता।
वन-वे और टू-वे एनोवा के बीच महत्वपूर्ण अंतर
एक-तरफ़ा और दो-तरफ़ा एनोवा के बीच के अंतर को निम्नलिखित आधारों पर स्पष्ट रूप से खींचा जा सकता है:
- एक परिकल्पना परीक्षण जो हमें एक साथ तीन या अधिक साधनों की समानता का परीक्षण करने में सक्षम बनाता है, जिसे एक प्रकार का भिन्नता कहा जाता है। एक सांख्यिकीय तकनीक जिसमें कारकों के बीच परस्पर संबंध, प्रभावी निर्णय लेने के लिए परिवर्तनशील चर का अध्ययन किया जा सकता है, टू-वे एनोवा कहा जाता है।
- एक तरह से एनोवा में केवल एक कारक या स्वतंत्र चर है जबकि दो-तरफा एनोवा के मामले में दो स्वतंत्र चर हैं।
- एक-तरफ़ा एनोवा एक कारक के तीन या अधिक स्तरों (स्थितियों) की तुलना करता है। दूसरी ओर, दो-तरफ़ा एनोवा दो कारकों के कई स्तरों के प्रभाव की तुलना करता है।
- एक-तरफ़ा एनोवा में, प्रत्येक समूह में टिप्पणियों की संख्या समान नहीं होनी चाहिए जबकि दो-तरफ़ा एनोवा के मामले में भी ऐसा ही होना चाहिए।
- एक तरह से एनोवा को प्रयोगों के डिजाइन के केवल दो सिद्धांतों को पूरा करने की आवश्यकता है, अर्थात् प्रतिकृति और यादृच्छिककरण। दो-तरफ़ा एनोवा के विपरीत, जो प्रयोगों के डिजाइन के सभी तीन सिद्धांतों को पूरा करता है जो प्रतिकृति, यादृच्छिककरण और स्थानीय नियंत्रण हैं।
निष्कर्ष
दो-तरफ़ा एनोवा को अक्सर वन वे एनोवा के विस्तारित संस्करण के रूप में समझा जाता है। इसके कई फायदे हैं, जिसके कारण टू-वे एनोवा को वन-वे एनोवा पर पसंद किया जाता है, जैसे टू-वे एनोवा एक साथ दो कारकों के प्रभावों का परीक्षण कर सकता है।
