Różnica między ANOVA a regresją

ANOVA vs. regresja

Bardzo trudno jest odróżnić różnice między ANOVA a regresją. Jest tak, ponieważ oba terminy mają więcej podobieństw niż różnic. Można powiedzieć, że ANOVA i regresja są dwiema stronami tej samej monety.

Zarówno ANOVA (Analiza wariancji), jak i regresyjne modele statystyczne mają zastosowanie tylko wtedy, gdy istnieje ciągła zmienna wyniku. Model regresji oparty jest na jednej lub więcej ciągłych zmiennych predykcyjnych. Wręcz przeciwnie, model ANOVA opiera się na jednej lub więcej kategorycznych zmiennych predykcyjnych. ANOVA koncentruje się na zmiennych losowych, a regresja koncentruje się na zmiennych stałych lub niezależnych lub ciągłych. W ANOVA może istnieć kilka terminów błędów, podczas gdy regresja występuje tylko jeden termin błędu.

Kiedy ANOVA ma trzy modele, regresja obejmuje głównie dwa modele. Stały efekt, efekt losowy i efekt mieszany to trzy modele dostępne z ANOVA. Regresja wielokrotna i regresja liniowa są częściej stosowanymi modelami regresji. Wstępny test w celu zidentyfikowania czynników, które wpływają na zestaw danych, można wykonać za pomocą modelu ANOVA. Wyniki testu z modelu ANOVA można następnie wykorzystać w teście F na podstawie znaczenia wzoru regresji.

ANOVA służy głównie do ustalenia, czy dane z różnych grup mają wspólne środki, czy nie. Regresja jest szeroko stosowana do prognozowania i prognozowania. Służy również do sprawdzania, która zmienna niezależna jest powiązana ze zmienną zależną. Pierwszą formę regresji można znaleźć w książce Legendre'a „Metoda najmniejszych kwadratów”. To Francis Galton ukuł termin „regresja” w XIX wieku.

ANOVA została po raz pierwszy zastosowana nieformalnie przez naukowców w 1800 roku. Sir Ronald Fisher w jednym ze swoich artykułów formalnie użył terminu ANOVA w 1918 r. ANOVA zyskała dużą popularność po tym, jak Fischer umieścił ten termin w swojej książce „Metody statystyczne dla pracowników naukowych”.

Streszczenie:

1. Model regresji oparty jest na jednej lub większej liczbie zmiennych predykcyjnych ciągłych.

2. Przeciwnie, model ANOVA opiera się na jednej lub więcej kategorycznych zmiennych predykcyjnych.
3. W ANOVA może występować kilka terminów błędów, podczas gdy regresja dotyczy tylko jednego terminu błędu.
4. ANANO służy głównie do ustalenia, czy dane z różnych grup mają wspólne środki, czy nie.

5. Regresja jest szeroko stosowana do prognozowania i prognozowania.

6. Służy również do sprawdzenia, która zmienna niezależna jest powiązana ze zmienną zależną.
7. Pierwszą formę regresji można znaleźć w książce Legendre'a „Metoda najmniejszych kwadratów”.

8. To Francis Galton ukuł termin „regresja” w XIX wieku.
9.ANOVA została po raz pierwszy zastosowana nieformalnie przez naukowców w 1800 roku. Zyskał dużą popularność po tym, jak Fischer zawarł ten termin w swojej książce „Metody statystyczne dla pracowników naukowych”.