10.7:

10.7: ANOVA ثنائي الاتجاه

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Two-Way ANOVA

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

10.6: Bonferroni Test

2,647 Views

•

01:17 min

•

April 30, 2023

Overview

ANOVA ثنائي الاتجاه هو امتداد ل ANOVA أحادي الاتجاه. إنه اختبار إحصائي يتم إجراؤه على ثلاث عينات أو أكثر مصنفة حسب عاملين – عامل صف وعامل عمود. ذكرها رونالد فيشر في عام 1925 في كتابه “الأساليب الإحصائية للباحثين”.

يبدأ تحليل ANOVA ثنائي الاتجاه في البداية بذكر الفرضية الصفرية القائلة بأن هناك تأثير تفاعل بين عاملي مجموعة البيانات. يمكن تصور هذا التأثير باستخدام مقاطع خطية تشكلت من خلال الانضمام إلى الوسائل لكل عامل. إذا لم تكن المقاطع الخطية متوازية ، فهناك تفاعل بين العاملين. بمعنى آخر ، يؤثر العاملان في وقت واحد على القيم في مجموعة بيانات معينة. إذا كان الخطان متوازيين ، فلن يلاحظ أي تأثير تفاعل. يمكن أن يؤكد حساب الإحصاء F لتأثير التفاعل هذا التمثيل الرسومي. إذا كانت قيمة P المحسوبة للإحصاء F أكبر من مستوى دلالة معين (على سبيل المثال ، قيمة P = 0.05) ، فقد يفشل المرء في رفض الفرضية الصفرية

بعد ذلك ، يتم تحديد تأثير كل عامل على قيم البيانات. بمعنى آخر ، يتم التحقق مما إذا كان عامل الصف أو عامل العمود يؤثر على البيانات الموجودة في مجموعة البيانات. يتم ذلك عن طريق ذكر الفرضية الصفرية بشكل منفصل وحساب إحصائية F لكل عامل. إذا كانت قيمة P المحسوبة من الإحصاء F لعامل معين أقل من مستوى الأهمية المختار (على سبيل المثال ، قيمة P = 0.05) ، فيقال إن هذا العامل يؤثر على قيم البيانات في مجموعة بيانات معينة بشكل كبير.

Transcript

يقارن ANOVA ثنائي الاتجاه ثلاث أو أكثر من وسائل العينة المصنفة حسب عاملين.

ضع في اعتبارك مقارنة طول الذكور والإناث من ثلاث فئات عمرية. العمر هو عامل الصف ، والجنس هو عامل العمود.

اذكر الفرضية الصفرية القائلة بأن العمر والجنس لا يظهران أي تأثير تفاعلي على متوسط الطول.

يتم تصور تأثير التفاعل على شكل قطعتين خطيتين تشكلان عن طريق ربط القيم المتوسطة لكل عامل.

الأجزاء الخطية للعمر والجنس متوازية تقريبا ، مما يدل على أن متوسط طول الذكور والإناث لا يتأثر بالعمر والجنس في وقت واحد.

يؤكد

حساب الإحصاء F وقيمة P عدم وجود تأثير تفاعل ، مما يدل على أن العمر أو الجنس يؤثران بشكل مستقل على متوسط الطول. فشلنا في رفض الفرضية الصفرية.

بعد ذلك ، تحقق مما إذا كان العمر أو الجنس يؤثر على متوسط الطول.

اذكر بشكل منفصل الفرضية الصفرية ، واحسب إحصائية F وقيم P للعمر والجنس.

نظرا لأن العمر لا يؤثر بشكل كبير على متوسط الطول ، فإننا نفشل في رفض الفرضية الصفرية.

في حين أن الجنس يؤثر بشكل كبير على متوسط الطول. لذلك ، يتم رفض الفرضية الصفرية .

Key Terms and definitions

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for

Tags

ANOVA ثنائي الاتجاه ANOVA أحادي الاتجاه اختبار إحصائي عوامل تأثير التفاعل فرضية فارغة إحصائية F قيمة p مستوى الأهمية تحليل مجموعة البيانات التمثيل الرسومي عامل الصف عامل العمود