Különbség az ANOVA és ANCOVA között A különbség

ANOVA vs ANCOVA

Az ANOVA és az ANCOVA statisztikai modellek, amelyek különböző jellemzőkkel rendelkeznek:

ANOVA

A varianciaanalízis (ANOVA) statisztikai modellek és eljárásuk gyűjteménye, amelyeket a három vagy több változó a bemutatott mintán alapuló népesség. Nagyon hasznos három vagy több eszköz összehasonlításakor.

Ez egy olyan statisztikai eszköz, amelyet számos ágazatban, például a mezőgazdaságban, a pszichológiában és a különböző iparágakban használtak. Feltételezi, hogy minden megfigyelés független, hogy a DV és CV közötti mérési szintek, valamint hogy az alapul szolgáló populációknak rendesen kell elosztaniuk, és ugyanolyan varianciával kell rendelkezniük.

ANOVA modellek:

1. Fix hatású modellek, amelyek azt feltételezik, hogy a normális populációból származó adatok, amelyek a saját eszközeikben különböznek, lehetővé teszik a válaszváltozat becslését, hogy az ezekkel szembeni bármilyen kezelés megteremti.

2. Véletlen hatású modellek, amelyek feltételezik, hogy a különböző populációk korlátozott hierarchiájából származó adatokat különböző faktorszintű mintavételezéssel veszik fel.

3. Vegyes hatású modellek, amelyek leírják azokat a helyzeteket, ahol mind fix, mind véletlen hatások vannak jelen.

Bár egy nemlineáris modell is használható, a varianciaanalízis minden megközelítése egy lineáris modellt használ, hogy megteremtse a feltételezett eloszlás feltételezését.

Azt feltételezi, hogy az ügy független, és a modell egyszerűsíti a statisztikai elemzést. Azt is feltételezi, hogy a maradványok rendes eloszlása ​​és a különbségek egyenlõsége, és a variancia mindig konstansnak kell lennie.

ANOVA típusok:

Egy egyirányú ANOVA-t használunk két vagy több független csoport közötti különbségek tesztelésére.

Faktoriális ANOVA-t használunk a kezelések közötti interakciós hatások vizsgálatában.

ï ¿½ Ismételt mérések ANOVA, ha ugyanazt a témát alkalmazzák minden kezelésnél.

A variancia többváltozós elemzése (MANOVA), ha több válaszváltozó van

ANCOVA

ANCOVA egy olyan ANOVA modell, amelynek általános lineáris modellje van egy folyamatos kimeneti változóval (mennyiségi, skálázott) és két vagy több prediktor változót, ahol legalább egy folyamatos, és legalább egy kategória (névleges, nem skálázott).

Ez az ANOVA egyesítése és a folyamatos változók regressziója, és egy kovariátus. Értelmezése a modellbe bevitt adatokkal kapcsolatos bizonyos feltételezéseken alapul.

A függő és független változók közötti kapcsolatnak lineárisnak kell lennie a paraméterekben. Értékeli, hogy a populáció azt jelenti-e, hogy a különbözõ tényezõk esetében a különbség a függõ változók szintjén különbözõ.

Egy harmadik változó hatásait statisztikailag ellenőrzik az ANCOVA-ban, és független számú változók és önéletrajzok használhatók egyirányú, kétirányú és többváltozós ANCOVA-minták létrehozására.

Az ANCOVA azt feltételezi, hogy a kovariánsoknak lineárisan kell kapcsolódniuk a függő változókhoz, és a regressziós hatás homogénnek kell lenniük. Feltételezik, hogy a kovariánsoknak függetlennek kell lenniük a független változókhoz, és nem szabad túlzottan korrelálniuk egymással.

Összefoglalás

1. Az ANOVA statisztikai modellek és technikák, amelyeket a változók közötti különbség megfigyelésére használnak, míg az ANCOVA egy ANOVA modell.

2. Az ANOVA lineáris és nem lineáris modelleket használ, míg az ANCOVA egy általános lineáris modellt alkalmaz.

3. Az ANCOVA-nak van egy kovariátusa, míg az ANOVA nem.