ANOVA jest skuteczną techniką przeprowadzania badań w różnych dyscyplinach, takich jak biznes, ekonomia, psychologia, biologia i edukacja, gdy w grę wchodzi jedna lub więcej próbek. Często jest źle interpretowany za pomocą ANCOVA, ponieważ oba są używane do sprawdzania wariancji średnich wartości zmiennej zależnej powiązanej w wyniku kontrolowanych zmiennych niezależnych, po uwzględnieniu konsekwencji niekontrolowanej zmiennej niezależnej.
ANOVA służy do porównywania i kontrastowania średnich dwóch lub więcej populacji. ANCOVA służy do porównania jednej zmiennej w co najmniej dwóch populacjach z uwzględnieniem innych zmiennych. Rzuć okiem na artykuł, aby poznać różnice między ANOVA i ANCOVA.
Podstawa do porównania | ANOVA | ANCOVA |
---|---|---|
Znaczenie | ANOVA to proces badania różnicy między średnimi grupami danych w celu uzyskania jednorodności. | ANCOVA to technika, która usuwa wpływ jednej lub więcej niepożądanych zmiennych o skali metrycznej ze zmiennej zależnej przed podjęciem badań. |
Używa | Stosowany jest zarówno model liniowy, jak i nieliniowy. | Używany jest tylko model liniowy. |
Obejmuje | Zmienna kategoryczna. | Zmienna kategorialna i interwałowa. |
Współzmienna | Ignorowane | Uważane |
Odmiana BG | Atrybuty zmienności między grupami (BG) do leczenia. | Dzieli zmienność między grupami (BG) na leczenie i zmienną towarzyszącą. |
Wariant WG | Atrybuty w obrębie grupy (WG), różnice indywidualne. | Dzieli różnice w grupach (WG) na różnice indywidualne i zmienne towarzyszące. |
ANOVA rozszerza się na analizę wariancji, jest opisana jako technika statystyczna stosowana do określenia różnicy w średnich dwóch lub więcej populacji, poprzez badanie wielkości zmienności w próbkach odpowiadającej wielkości zmienności między próbkami. Dzieli całkowitą wielkość zmienności w zestawie danych na dwie części, tj. Kwotę przypisaną przypadkowi i kwotę przypisaną do określonych przyczyn.
Jest to metoda analizy hipotetycznych czynników lub wpływających na zmienną zależną. Można go również wykorzystać do badania różnic między różnymi kategoriami w obrębie czynników, które składają się z wielu możliwych wartości. Jest dwojakiego rodzaju:
ANCOVA to skrót od Analysis of Covariance, jest rozszerzoną formą ANOVA, która eliminuje wpływ jednej lub więcej zewnętrznych zmiennych skalowanych w odstępach czasu, od zmiennej zależnej przed przeprowadzeniem badań. Jest to punkt środkowy między analizą ANOVA a analizą regresji, w której jedną zmienną w dwóch lub więcej populacji można porównać, biorąc pod uwagę zmienność innych zmiennych.
Gdy w zestawie zmiennych niezależnych składa się zarówno czynnik (zmienna kategorialna niezależna), jak i zmienna towarzysząca (zmienna niezależna metrycznie), stosowana technika jest znana jako ANCOVA. Różnica między zmiennymi zależnymi ze względu na zmienną towarzyszącą jest usuwana przez dostosowanie średniej wartości zmiennej zależnej w każdym stanie leczenia.
Ta technika jest odpowiednia, gdy metryka zmienna niezależna jest liniowo powiązana ze zmienną zależną, a nie z innymi czynnikami. Opiera się na pewnych założeniach, które są:
Punkty podane poniżej są istotne, jeśli chodzi o różnicę między AOVA i ANCOVA:
W związku z powyższym w powyższej dyskusji możesz jasno określić różnice między dwiema technikami statystycznymi. ANOVA służy do testowania średnich dwóch grup. Z drugiej strony ANCOVA jest zaawansowaną formą analizy wariancji; łączący analizę ANOVA i analizę regresji.