Commencez. C'est gratuit
ou s'inscrire avec votre adresse courriel
twee-weg ANOVA par Mind Map: twee-weg ANOVA

1. 2 factoren-> A & B

1.1. I * J groepen worden vergeleken

1.1.1. we kunnen interacties vinden tussen factors

2. Totale observaties N= ∑nj

3. Populatie gemiddelde kunnen verschillen

3.1. Alle populaties hebben dezelfde standaarddeviatie

4. Om de groepsgemiddelde te schatten μij: x̄ij = 1/nij ∑xijk

5. Steekproef varianties voor elke SRS en pool deze om σ^2->s_(p= (∑(nj-1)s^2 〗)/(∑(nj-1)))^2

5.1. Teller = SSE en noemer =DFE

6. Effecten en interacties

6.1. Model = sum of squares & df berekend als in een-weg ANOVA

6.2. Effect van A, Effect B en interactie A en B

6.2.1. SSM= SSA+ SSB+ SSAB

6.2.1.1. SST= SSA + SSB + SSAB+ SSE

6.3. SSA = variatie voor gemiddelde voor verschillende levels van Factor A

6.3.1. SSB = variatie voor gemiddelde voor verschillende levels van Factor B

6.4. DFAB = (I-J)(J-1)

6.4.1. DFM=DFA+ DFB+ DFAB

6.4.1.1. DFE= N- IJ

6.4.1.1.1. DFT= DFA+ DFB+ DFAB+ DFE

6.5. Plot-> kijken of er een interactie is

6.5.1. Patronen niet parallel => interacties

6.6. FA = MSA/MSE

6.6.1. FB = MSB/MSE

6.6.1.1. FAB= MSAB/MSE

6.7. interactie => effect van een variabele verschillend is voor verschillende niveaus van de andere variabele.

7. Inference voor twee-weg ANOVA

7.1. F statistiek voor elk van de hoofdeffecten  en voor de interactie

8. Voordelen twee-weg ANOVA

8.1. Meer efficient om 2 factoren tegelijk te bestuderen

8.2. We kunnen de interactie bestuderen

8.3. residu variatie verkleinen door een 2de factor toe te voegen

9. Nulhupothese

9.1. H0 (voor factor A): Er is geen hoofdeffect voor factor A

9.2. H0 (voor factor B): Er is geen hoofdeffect voor factor B

9.3. H0 (interactie): Er is geen interactie effect