दो- या वन-वे अनोवा?

Question

मैं एक सांख्यिकीय विश्लेषण के बारे में सवाल कर रहा हूं जिसका मैं संचालन कर रहा हूं। मान लें कि मेरे पास एक निरंतर चर है जिसे मैं मापता हूं (प्लांट वेट) और मेरे पास 2 स्तर (पर्याप्त पानी / थोड़ा पानी और उर्वरक / कोई उर्वरक) के साथ 2 कारक हैं। इसे देखने का एक तरीका इस तरह का मॉडल होगा: प्लांट वेट ~ वॉटरिंग * फर्टिलाइजर

मैं टू-वे अनोवा कर सकता था और परिणाम (जैसे महत्वपूर्ण इंटरैक्शन) के आधार पर, मैं सभी संयोजनों की तुलना करने के लिए एक पोस्ट हॉक टेस्ट कर सकता था।

अब मैंने बार-बार ऐसे लोगों को देखा है, जिन्होंने दो कारकों को एक समूह चर में 4 स्तरों के साथ जोड़ा है: उपचार A (जल / उर्वरक), Treatment B (थोड़ा पानी / उर्वरक), Treatment C (पानी / कोई उर्वरक) ... ।।

यह एक तरफ़ा अनोवा (प्लांट वेट ~ ट्रीटमेंट) होगा।

अब अगर मैं प्लांट वेट पर पानी और उर्वरक योजना के मुख्य प्रभावों के बारे में कुछ जानना चाहता हूं, तो मुझे शायद टू-वे अनोवा के साथ जाना चाहिए, लेकिन सांख्यिकीय दृष्टिकोण से, कुछ गलत है दूसरा तरीका? क्या यह मेरे ऊपर है कि मैं क्या दिलचस्पी रखता हूं, उस पर निर्भर करता है? मेरे मामले में, मैं एक पोस्ट हॉक टेस्ट करना चाहूंगा जो कि विषमता के लिए अनुमति देता है (एक डेटा सेट के लिए एक वजन फ़ंक्शन इसे सही करने के लिए पर्याप्त नहीं था) लेकिन केवल 1 कारक से निपट सकता है और बातचीत की शर्तों के साथ नहीं। क्या वन-वे एनोवा करना और प्रत्येक ट्रीटमेंट ग्रुप की एक-दूसरे से तुलना करना सही होगा (जो मुझे वही बताना होगा जो मैं जानना चाहता हूं)?

Answer 1

दोनों विधियां ठीक हैं। यदि आप आश्चर्य करते हैं कि क्या चार समूह संस्करण समान हैं, तो एक तरफ़ा दृष्टिकोण का एक फायदा यह है कि, आर में, आप one-wayपरीक्षण का उपयोग कर सकते हैं , जो कारक के स्तरों के लिए समान भिन्नताओं को नहीं मानता है। फिर, जैसा कि आप कहते हैं, आप अतिरिक्त परीक्षण कर सकते हैं यदि आप अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं, जिसका अर्थ है कि सभी स्तर समान हैं। आप पहले से ही तीन वेल्श टी परीक्षणों की योजना बना सकते हैं जो सिंचाई के स्तर, उर्वरक स्तर और बातचीत के बारे में जवाब देंगे। क्योंकि ये तुलनाएँ डिज़ाइन का हिस्सा हैं, आपको इन परीक्षणों के महत्वपूर्ण होने पर झूठी खोज की चिंता नहीं करनी चाहिए।

दो-तरफा डिज़ाइन का एक फायदा यह है कि सिंचाई के स्तर, उर्वरक के स्तर, और बातचीत के लिए परीक्षण की तुलना मूल एनोवा तालिका में दिखाई देगी। यदि महत्वपूर्ण बातचीत होती है, तो आपको यह विचार करने के लिए सावधान रहने की आवश्यकता होगी कि क्या सीधी सिंचाई और उर्वरक की तुलना सार्थक है। जहाँ तक मुझे पता है, आर-टू-वे एनोवा में कोई कार्यान्वयन नहीं है जो असमान परिवर्तन के लिए अनुमति देता है।