Reagenssien vaikutusta tuotteisiin analysoidaan erilaisia tutkimusmenetelmiä. Erityinen tutkimusmetodologia on ANOVA, joka on lyhenne sanoista Analysis of Variance. Kaikenlainen tutkimustyö noudattaa tiettyä kaavaa. Muuttujien erottelu on yksi tärkeimmistä mahdollisuuksista tehdä paperista arvokasta.
One Way Anova vs Two Way Anova
Suurin ero One Way Anovan ja Two Way Anovan välillä on, että edellinen käyttää yhtä riippumatonta muuttujaa, kun taas jälkimmäinen käyttää kahta. Ne erotetaan edelleen käytetyn koeolosuhteiden tavan perusteella. Keskiarvon, mediaanin ja moodin tilastolliset tulkinnat voidaan korvata myöhemmin.
One Way Anovaa käytetään tekijän ja vasteen välisen suoran suhteen tutkimiseen. Yleisimmin käytetyt tasot ovat intervallitasot ja suhdetasot. Homogeenisuus on perusedellytys teorioiden muotoilulle yksisuuntaisella anovalla. Tietojen analysoinnin taulukkoversiot ovat luotettavimpia yksisuuntaisen anovan laajuuden analysointiin.
Two Way Anova auttaa määrittämään, integroituvatko kaksi ensimmäistä riippumatonta muuttujaa vaikuttamaan vastemuuttujaan. Yhden muuttujan vaikutus ei riitä. Toisaalta molempien muuttujien ei tarvitse toimia samassa suhteessa. On välttämätöntä tutkia molempia muuttujia erikseen.
Vertailutaulukko yksisuuntaisen Anovan ja kaksisuuntaisen Anovan välillä
| Vertailuparametrit | One Way Anova | Kaksisuuntainen Anova |
| Määritelmä | One Way Anova tutkii yksittäisen tekijän vaikutusta tiettyyn vastemuuttujaan. | Two Way Anova tutkii kahden tekijän vuorovaikutuksen vaikutusta tuntemattomaan vastemuuttujaan. |
| Riippuvuuden luonne | Jatkuva riippuvuus on yksisuuntaisen anovan olennainen osa. | Useiden tekijöiden riippuvuus on tämän tyyppisen metodologian pääasiallinen kiistakohta. |
| Hypoteesitestit | Hypoteesitestien määrää ei voida määrittää. | Kaksisuuntaiseen anovaan sisältyy vähintään kolme hypoteesitestiä. |
| Mukana olevien riippuvien muuttujien määrä | One Way Anova sisältää yhden riippuvaisen muuttujan. | Two Way Anova sisältää riippuvien muuttujien yhdistelmän. |
| Tulosten tulkinta | Se käyttää erilaisia testejä yhdelle muuttujalle laajemmalle alueelle. | Se testaa kaikki muuttujat käyttämällä samaa testiä tulosten tarkkuuden saavuttamiseksi. |
Mikä One Way Anova on?
One Way Anova on tilastollinen tekniikka, joka toimii jatkuvan riippuvuuden käsitteellä. Vaikka käytetään yhtä muuttujaa, kaikki seikat, joihin se voi vaikuttaa, korreloivat lopullisen hypoteesin laatimiseksi. Kaksi pääkomponenttia sisältävät tekijämuuttujan ja vastemuuttujan. Niillä on suora yhteys, jonka oletetaan muodostuvan optimaalisissa olosuhteissa. Sisäisten tekijöiden vaikutukselle annetaan asianmukainen merkitys tällaisten arvojen selvittämisessä.
One Way Anova vaatii erilaisia havaintoja ryhmää kohden. Nollahypoteesi ja vaihtoehtoinen hypoteesi ovat kaksi mahdollisuutta. Edellinen osoittaa, että keskiarvot ovat samat eikä ryhmien välillä ole eroa, kun taas jälkimmäinen auttaa määrittämään pienimmän todennäköisen eron ryhmien välillä. Toisin sanoen varianssien tasa-arvolla on paljon merkitystä määritettäessä korrelaatioita yksisuuntaisella anovatekniikalla. Tieteelliset ja ei-tieteelliset tutkimukset käyttävät samaa hyväkseen.
One Way Anovaa käytetään enimmäkseen populaation tutkimiseen käyttämällä varianssia kolmella yhtäläisellä termillä. Riippuva tekijä ja riippumaton tekijä auttavat täyttämään kaksi kokeen suunnittelun periaatetta. Useimmissa tapauksissa populaatio jakautuu normaalisti siten, että näytteenotto on helppoa. Ohjattuja muuttujia ei häiritä missään tapauksessa.
Mikä on Two Way Anova?
Two Way Anova tarkoittaa kahden toisiinsa liittymättömän tekijän samanaikaista tutkimusta yksilöllisen vaikutuksen määrittämiseksi riippuvaan muuttujaan. Tässä menetelmässä käytetään vain kahta tekijää, mutta riippuvuus perustuu useisiin toisiinsa liittyviin tekijöihin. Kaksisuuntaisen anovan pääedellytys on, että jokaisella ryhmällä on sama määrä havaintoja. Tämä varmistaa, että muuttujaa verrattaessa analyysin aikana ei ole ristiriitaa.
Two Way Anovan on täytettävä vähintään kolme periaatetta kokeen suunnittelun mukaan. Riippumaton otanta on yksi tämän tilastollisen analyysin tärkeimmistä näkökohdista. Se tunnetaan myös hypoteesipohjaisena testinä. Esimerkiksi sukupuoli ja terveys ovat kaksi erillistä muuttujaa, jotka vaikuttavat riippuvaiseen muuttuvaan ikään. Tämä vaihtelee lajeittain. Muita esimerkkejä ovat kasvin korkeuden riippuvuus säästä ja maaperästä. Tietojen vertailua varten voidaan tehdä monia muita johtopäätöksiä.
Two Way Anova käyttää tietojen luokittelumenetelmiä tilastollisten testien suorittamiseen. Jos havainnot ovat riippumattomia, analyysistä tulee paljon kehittyneempää. Riippuvien muuttujien alajako auttaa tutkijaa tekemään selkeän johtopäätöksen. Toisaalta riippumattomien muuttujien ei koskaan oletetaan olevan vakio missään tapauksessa.
Tärkeimmät erot yksisuuntaisen Anovan ja kaksisuuntaisen Anovan välillä
Johtopäätös
Kaikki alkaa hypoteesin laatimisesta. Lisäksi kirjallisuuskatsauksella on merkitystä tieteellisen tutkimustyön alalla. Kun luonnos on valmis, opinnäytetyön muotoiluun voidaan soveltaa lukuisia strategioita. Lähetys perustuu yksinomaan viitteiden uskottavuuteen ja tarkoituksenmukaiseen käyttöön.
Eri tutkijat luottavat tutkimustyön delegointiin osaamisalueittain. On tärkeää keskittyä luonnokseen, koska sitä käytetään myös myöhempien tutkimusten taustana. Kaikki analyyttiset komponentit yhdistetään ja johtopäätös sisältää kaiken tutkijan maksaman veron.
