Különbség az ANOVA és az ANCOVA között
Share
ANOVA vs ANCOVA
Az ANOVA és az ANCOVA statisztikai modellek egyaránt különböznek egymástól:
ANOVA
A varianciaanalízis (ANOVA) statisztikai modellek és eljárásaik gyűjteménye, amelyeket a bemutatott minta alapján a populáció három vagy több változója közti különbségek megfigyelésére használnak. Nagyon hasznos három vagy több eszköz összehasonlításában.
Ez egy statisztikai eszköz, amelyet számos ágazatban használtak, például a mezőgazdaságban, a pszichológiában és a különböző iparágakban. Feltételezi, hogy minden megfigyelés független, hogy a mérési szint intervallumok a DV és a CV között, valamint hogy a mögöttes populációk normális eloszlása és azonos eltérésűek legyenek.
ANOVA modellek:
1. Rögzített hatású modellek, amelyek feltételezik, hogy a normál populációból származó adatok, amelyek eltérőek az eszközükön, lehetővé teszik annak becslését, hogy a válaszok milyen tartományba esnek, ha bármilyen kezelésükkel rájuk irányulnak.
2. Véletlenszerű hatásokkal rendelkező modellek, amelyek feltételezik, hogy a különböző populációk korlátozott hierarchiájából származó adatokat mintát vesznek különböző faktorszintekkel.
3. Vegyes effektusú modellek, amelyek leírják azokat a helyzeteket, amikor fix és véletlenszerű effektusok is vannak.
Annak ellenére, hogy nemlineáris modell is használható, a varianciaanalízis minden megközelítése egy lineáris modellt alkalmaz, hogy feltételezzék a válasz valószínű eloszlását..
Feltételezi, hogy az eset független, és hogy a modell egyszerűsíti a statisztikai elemzést. Feltételezi továbbá a maradványok normál eloszlását és a varianciák egyenlőségét, és hogy a szórásnak mindig állandónak kell lennie.
Az ANOVA típusai:
• Egyirányú ANOVA, két vagy több független csoport közötti különbség tesztelésére szolgál.
• A Faktorial ANOVA-t használják a kezelések közötti kölcsönhatások tanulmányozására.
ï ated ½ Ismételt mérések ANOVA, akkor alkalmazzák, ha ugyanazt az alanyt használják minden kezelésnél.
• Többváltozós varianciaanalízis (MANOVA) akkor használható, ha egynél több válaszváltozó van
ANCOVA
Az ANCOVA egy ANOVA modell, amelynek van egy általános lineáris modellje folyamatos kimeneti változóval (kvantitatív, skálázott) és két vagy több prediktív változóval, ahol legalább egy folyamatos és legalább egy kategorikus (nominális, nem skálázott).
Ez az ANOVA és a folyamatos változók regresszióinak egyesülése, és ennek kovariátora van. Értelmezése a modellbe bevitt adatokkal kapcsolatos bizonyos feltételezésektől függ.
A függő és független változók közötti kapcsolatnak paraméterekben lineárisnak kell lennie. Megvizsgálja, hogy a populáció azt jelenti, hogy a kovariánsok különbségeihez igazodtak-e, a függő változók szintjén.
Egy harmadik változó hatásait statisztikailag ellenőrzik az ANCOVA, és tetszőleges számú független változó és önéletrajz felhasználható egyirányú, kétirányú és többváltozós ANCOVA tervek létrehozására..
Az ANCOVA feltételezi, hogy a kovariátoroknak lineáris kapcsolatban kell lenniük a függõ változókkal, és hogy a regressziós hatás homogenitással kell rendelkezniük. Feltételezi, hogy a kovariátoknak függetleneknek kell lenniük a független változókkal, és nem szabad egymással túl korrelálni.
összefoglalás
1. Az ANOVA statisztikai modellek és technikák, amelyek segítségével megfigyelhető a változók közötti különbség, míg az ANCOVA egy ANOVA modell.
2. Az ANOVA mind lineáris, mind nemlineáris modelleket használ, míg az ANCOVA általános lineáris modelleket használ.
3. Az ANCOVA-nak kovariátora van, míg az ANOVA-nak nincs.
