양방향 또는 단방향 Anova?
현재 진행중인 통계 분석에 대해 질문이 있습니다. 내가 측정하는 연속 변수 (식물 무게)가 있고 2 단계 (충분한 급수 / 적은 급수 및 비료 / 비료 없음)의 2 가지 요인이 있다고 가정 해 보겠습니다. 이것을 보는 한 가지 방법은 다음과 같은 모델이 될 것입니다 : 식물 무게 ~ 물주기 * 비료
Two-Way Anova를 수행 할 수 있고 결과 (예 : 중요한 상호 작용)에 따라 모든 조합을 비교하는 사후 테스트를 수행 할 수 있습니다.
이제 저는 치료 A (물 / 비료), 치료 B (적은 물 / 비료), 치료 C (물 / 비료 없음) ... ..
이것은 일방향 Anova (식물 무게 ~ 처리)입니다.
이제 식물 무게에 대한 급수 및 비료 계획의 주된 영향에 대한 전반적인 영향에 대해 알고 싶다면 Two-Way Anova를 사용해야하지만 통계적 관점에서 볼 때 두 번째 방법? 내가 무엇에 관심이 있는지에 따라 그 결정을 내리는 것은 나에게 달려 있습니까? 제 경우에는 이분산성을 허용하는 사후 테스트를 수행하고 싶습니다 (데이터 세트의 경우 가중치 함수가이를 수정하기에 충분하지 않음). 상호 작용 항이 아닌 1 개의 요인 만 처리 할 수 있습니다. One-Way Anova를 수행하고 각 치료 그룹을 서로 비교하는 것이 옳습니까 (내가 알고 싶은 것을 정확히 제공 할 것입니다)?
답변
두 방법 모두 괜찮습니다. 4 개의 그룹 분산이 동일한 지 궁금한 경우 단방향 접근 방식의 장점은 R one-way에서 요인 수준에 대해 동일한 분산을 가정하지 않는 테스트를 사용할 수 있다는 것 입니다. 그런 다음 모든 수준이 동일하다는 귀무 가설을 기각하면 추가 테스트를 수행 할 수 있습니다. 관개 수준, 비료 수준 및 상호 작용에 대한 답을 제공하는 세 가지 Welch t 테스트를 미리 계획 할 수 있습니다. 이러한 비교는 설계의 일부이기 때문에 이러한 테스트가 중요한 경우 잘못된 발견에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
양방향 설계의 장점은 관개 수준, 비료 수준 및 상호 작용 테스트의 비교가 원래 ANOVA 테이블에 표시된다는 것입니다. 중요한 상호 작용이있는 경우 직접적인 관개 및 비료 비교가 의미가 있는지 신중하게 고려해야합니다. 내가 아는 한, 불균등 분산을 허용하는 양방향 ANOVA의 R에는 구현이 없습니다.