Atšķirība starp ANOVA un ANCOVA
Share
ANOVA ir efektīvs paņēmiens pētījumu veikšanai dažādās disciplīnās, piemēram, biznesā, ekonomikā, psiholoģijā, bioloģijā un izglītībā, ja ir iesaistīts viens vai vairāki paraugi. ANCOVA to bieži interpretē nepareizi, jo abus izmanto, lai pārbaudītu atkarīgā mainīgā lieluma vidējo vērtību variāciju, kas saistīta ar kontrolētiem neatkarīgiem mainīgajiem, pēc nekontrolēta neatkarīga mainīgā sekām.
ANOVA tiek izmantots, lai salīdzinātu un kontrastētu divu vai vairāku populāciju veidus. ANCOVA tiek izmantots, lai salīdzinātu vienu mainīgo divās vai vairākās populācijās, vienlaikus ņemot vērā citus mainīgos. Ieskatieties rakstā, lai uzzinātu atšķirības starp ANOVA un ANCOVA.
Saturs: ANOVA Vs ANCOVA
- Salīdzināšanas tabula
- Definīcija
- Galvenās atšķirības
- Secinājums
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas pamats | ANOVA | ANCOVA |
|---|---|---|
| Nozīme | ANOVA ir process, kurā tiek pārbaudīta atšķirība starp vairāku datu grupu līdzekļiem viendabīgumam. | ANCOVA ir paņēmiens, kas pirms izpētes uzsākšanas no viena atkarīga mainīgā lieluma noņem viena vai vairāku metriskā mēroga nevēlamu mainīgo.. |
| Lietojumi | Tiek izmantots gan lineārais, gan nelineārais modelis. | Tiek izmantots tikai lineārais modelis. |
| Ietilpst | Kategoriskais mainīgais. | Kategoriski un intervālu mainīgie. |
| Kovariāts | Ignorēts | Apsver |
| BG variācija | Starp grupām (BG) variācijas atribūti ārstēšanai. | Sadala starp grupas (BG) variācijām, ārstēšanā un kovariāti. |
| WG variācija | Grupas (WG) variācijas atribūti individuālajām atšķirībām. | Sadala variācijas grupas (WG) ietvaros, individuālajās atšķirībās un kovariācijas. |
ANOVA definīcija
ANOVA paplašina līdz dispersijas analīzei, tiek aprakstīts kā statistikas paņēmiens, ko izmanto, lai noteiktu atšķirību divu vai vairāku populāciju vidējos lielumos, pārbaudot variācijas lielumu paraugos, kas atbilst variāciju daudzumam starp paraugiem. Tas datu kopas kopējo variācijas summu sadala divās daļās, t.i., nejaušībai piešķirtajai summai un īpašiem cēloņiem piešķirtajai summai..
Tā ir hipotēzes faktoru analīzes metode, kas ietekmē atkarīgo mainīgo. To var arī izmantot, lai pētītu variācijas starp dažādām kategorijām faktoru ietvaros, kas sastāv no daudzām iespējamām vērtībām. Tas ir divu veidu:
- Vienvirziena ANOVA: Ja tiek izmantots viens faktors, lai izpētītu atšķirības starp dažādām kategorijām, kurām ir daudz iespējamo vērtību.
- Divvirzienu ANOVA: Ja vienlaikus tiek pētīti divi faktori, lai izmērītu divu faktoru mijiedarbību, kas ietekmē mainīgā lielumus.
ANCOVA definīcija
ANCOVA apzīmē kovariācijas analīzi, ir ANOVA paplašināta forma, kas pirms pētījuma veikšanas novērš viena vai vairāku intervālu mēroga svešu mainīgo efektu no atkarīgā mainīgā. Tas ir viduspunkts starp ANOVA un regresijas analīzi, kurā var salīdzināt vienu mainīgo divās vai vairākās populācijās, vienlaikus ņemot vērā citu mainīgo lielumu mainīgumu.
Ja neatkarīgā mainīgā virknē ietilpst gan faktors (kategoriski neatkarīgs mainīgais), gan kovariāts (metriskais neatkarīgais mainīgais), izmantoto paņēmienu sauc par ANCOVA. Atkarīgo mainīgo lielumu atšķirības kovariācijas dēļ tiek kompensētas, koriģējot atkarīgā mainīgā vidējo vērtību katrā apstrādes stāvoklī.
Šis paņēmiens ir piemērots, ja metriskais neatkarīgais mainīgais ir lineāri saistīts ar atkarīgo mainīgo, nevis ar citiem faktoriem. Tas ir balstīts uz noteiktiem pieņēmumiem, kas ir:
- Starp atkarīgo un nekontrolēto mainīgo pastāv zināma saistība.
- Attiecības ir lineāras un dažādās grupās ir identiskas.
- No iedzīvotājiem pēc nejaušības principa tiek atlasītas dažādas ārstniecības grupas.
- Grupas variē viendabīgi.
Galvenās atšķirības starp ANOVA un ANCOVA
Turpmāk sniegtie punkti ir nozīmīgi attiecībā uz atšķirību starp AOVA un ANCOVA:
- Metode, kā identificēt dispersiju starp vairāku viendabīguma grupu līdzekļiem, ir pazīstama kā dispersijas analīze vai ANOVA. Statistikas process, ko izmanto, lai pirms pētījuma veikšanas noņemtu viena vai vairāku metriskā mērogā nevēlamu mainīgo ietekmi no atkarīgā mainīgā, ir pazīstams kā ANCOVA.
- Kamēr ANOVA izmanto gan lineāro, gan nelineāro modeli. Gluži pretēji, ANCOVA izmanto tikai lineāru modeli.
- ANOVA ietver tikai kategorisku neatkarīgu mainīgo, t.i., koeficientu. Pretstatā tam ANCOVA ietver kategorisku un metrisku neatkarīgu mainīgo.
- Kovariāts netiek ņemts vērā ANOVA, bet tiek ņemts vērā ANCOVA.
- ANOVA raksturo atšķirības starp grupām, tikai ārstēšanai. Turpretī ANCOVA sadala starp ārstēšanas variācijām grupās un kovariācijas.
- ANOVA eksponāti variē grupas, īpaši individuālās atšķirības. Atšķirībā no ANCOVA, tas divkāršojas grupas individuālo atšķirību variācijās un mainās.
Secinājums
Tāpēc ar iepriekšminēto diskusiju jums varētu būt skaidrs, kādas ir atšķirības starp abiem statistikas paņēmieniem. ANOVA izmanto, lai pārbaudītu divu grupu līdzekļus. No otras puses, ANCOVA ir moderna dispersijas analīzes forma; kas apvieno gan ANOVA, gan regresijas analīzi.
