¿Qué significa el análisis de varianza multivariado de un solo factor?
El análisis de varianza multivariado de un solo factor es adecuado para probar (dos) factores y (dos) o más variables observadas.
El análisis de varianza unidireccional estudia el impacto de múltiples niveles de una variable sobre una cantidad observada. Por ejemplo, estudie el impacto de la aplicación de fertilizantes en el crecimiento de los cultivos.
El análisis de varianza unifactorial consiste en detectar el impacto de un único factor, la cantidad de fertilizante aplicado, sobre la variable de crecimiento del cultivo. Si el análisis de varianza es significativo indica que hay efecto; si no es significativo indica que no hay efecto.
Información ampliada:
1. Diferentes principios condicionales
1. Análisis de varianza de dos factores: Suponga que los efectos del factor A y del factor B son independientes de entre sí, no existe relación mutua
2. Análisis de varianza unidireccional: se supone que el estado del factor se llama nivel y solo un factor cambia en el experimento.
2. Principios de hipótesis diferentes
1. Análisis de varianza de dos factores: Se supone que la combinación del factor A y el factor B producirá un nuevo efecto. Por ejemplo, si se supone que los consumidores de diferentes regiones tienen preferencias especiales por una determinada marca que son diferentes a los consumidores de otras regiones, este es un nuevo efecto producido por la combinación de dos factores, y pertenece a un contexto interactivo. p>
2, Análisis de varianza de un factor: δi representa la diferencia entre la media general μi y la media general μ en el nivel Ai, que se denomina efecto del i-ésimo nivel Ai del factor A.
3. Diferentes influencias
1. Análisis de varianza de dos factores: Al analizar la contribución de la variación de diferentes fuentes a la variación total en el estudio, se determina la influencia de los factores controlables en la Se pueden determinar los resultados de la investigación.
2. Análisis de varianza unidireccional: la varianza σ2 de cada población es la misma muestras extraídas de cada población.