Erinevus ANOVA ja ANCOVA vahel

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA ja ANCOVA on mõlemad statistilised mudelid, millel on erinevad omadused:

ANOVA

Variatsioonianalüüs (ANOVA) on statistiliste mudelite ja nende protseduuride kogum, mida kasutatakse esitatud valimi põhjal kolme või enama muutuja keskmiste erinevuste jälgimiseks populatsioonis. See on väga kasulik kolme või enama vahendi võrdlemisel.

See on statistiline tööriist, mida on kasutatud mitmes valdkonnas, näiteks põllumajanduses, psühholoogias ja erinevates tööstusharudes. See eeldab, et iga vaatlus on sõltumatu, et mõõtmise taseme intervallid DV ja CV vahel ning et aluseks olevad populatsioonid peavad olema jaotunud normaalselt ja neil peab olema sama dispersioon.

ANOVA mudelid:

1. Fikseeritud efektiga mudelid, mille puhul eeldatakse, et tavapäraste populatsioonide andmed, mis erinevad oma võimaluste poolest, võimaldavad hinnata reageerimise ulatust, mida nendele suunatud ravi põhjustab.
2. Juhuslike efektide mudelid, mis eeldavad, et erinevate populatsioonide piiratud hierarhia andmetest võetakse proov erineva teguritasemega.
3. Segaefektide mudelid, mis kirjeldavad olukordi, kus esinevad nii fikseeritud kui ka juhuslikud efektid.

Ehkki võib kasutada ka mittelineaarset mudelit, kasutatakse dispersioonianalüüsi kõikides lähenemisviisides lineaarset mudelit, et luua eeldus vastuse tõenäolise jaotuse kohta.
See eeldab, et juhtum on sõltumatu ja mudel lihtsustab statistilist analüüsi. Samuti eeldatakse jääkide normaalset jaotust ja dispersioonide võrdsust ning dispersioon peab alati olema konstantne.

ANOVA tüübid:

• Ühesuunalist ANOVA kasutatakse kahe või enama sõltumatu rühma erinevuste kontrollimiseks.
Faktoriaalse ANOVA, kasutatakse ravi koostoimete uurimisel.
• Korduvaid mõõtmeid ANOVA kasutatakse juhul, kui igal raviprotseduuril kasutatakse sama subjekti.
ï Multi ½ Mitmemõõtmelist dispersioonanalüüsi (MANOVA) kasutatakse juhul, kui vastuse muutujaid on rohkem kui üks

ANCOVA

ANCOVA on ANOVA mudel, millel on üldine lineaarne mudel, millel on pidev tulemusmuutuja (kvantitatiivne, skaleeritud) ja kaks või enam ennustavat muutujat, kus vähemalt üks on pidev ja vähemalt üks on kategooriline (nominaalne, skaleerimata)..

See on ANOVA ja pidevate muutujate regressioonide ühinemine ja sellel on kovariaat. Selle tõlgendamine sõltub teatud eeldustest mudelisse sisestatud andmete osas.

Sõltuvate ja sõltumatute muutujate vaheline suhe peab parameetrites olema lineaarne. Sellega hinnatakse, kas populatsiooni vahendid, mida on kohandatud vastavalt muutujate erinevustele, erinevad sõltuvate muutujate tasemel.

Kolmanda muutuja mõju kontrollitakse statistiliselt ANCOVA-s ja suvalist arvu sõltumatuid muutujaid ja CV-sid saab kasutada ühe-, kahesuunalise ja mitme muutujaga ANCOVA kujunduse loomiseks..

ANCOVA eeldab, et muutujad peavad olema lineaarses sõltuvuses olevate muutujatega ja neil peab olema regressiooniefekti homogeensus. See eeldab, et muutujad peaksid olema sõltumatute muutujatega sõltumatud ja need ei tohiks üksteisega liiga korrelatsioonis olla..

Kokkuvõte

1. ANOVA on statistilised mudelid ja tehnikad, mida kasutatakse muutujate erinevuse jälgimiseks, samal ajal kui ANCOVA on ANOVA mudel.
2. ANOVA kasutab nii lineaarset kui ka mittelineaarset mudelit, samas kui ANCOVA kasutab üldist lineaarset mudelit.
3. ANCOVA-l on kovariaat, ANOVA-l aga mitte.