Różnica między ANOVA i ANCOVA
Share
ANOVA vs ANCOVA
ANOVA i ANCOVA to oba modele statystyczne, które mają różne cechy:
ANOVA
Analiza wariancji (ANOVA) to zbiór modeli statystycznych i ich procedur, które są używane do obserwowania różnic między średnimi trzech lub więcej zmiennych w populacji na podstawie przedstawionej próby. Jest to bardzo przydatne w porównaniu trzech lub więcej środków.
Jest to narzędzie statystyczne, które zostało wykorzystane w kilku sektorach, takich jak rolnictwo, psychologia i różne branże. Zakłada się, że każda obserwacja jest niezależna, że przedziały poziomów pomiaru między DV i CV oraz że podstawowe populacje muszą być rozmieszczone normalnie i muszą mieć tę samą wariancję.
Modele ANOVA:
1. Modele ze stałymi efektami, które zakładają, że dane z normalnych populacji, które różnią się między sobą środkami, pozwalają oszacować zakres reakcji, który wygenerują wszelkie zabiegi w ich kierunku.
2. Modele efektów losowych, które zakładają, że dane z ograniczonej hierarchii różnych populacji są próbkowane z różnymi poziomami czynników.
3. Modele efektów mieszanych opisujące sytuacje, w których występują zarówno efekty stałe, jak i losowe.
Chociaż można również zastosować model nieliniowy, wszystkie podejścia do analizy wariancji wykorzystują model liniowy, aby stworzyć założenie prawdopodobnego rozkładu odpowiedzi.
Zakłada się, że przypadek jest niezależny i że model upraszcza analizę statystyczną. Zakłada również normalny rozkład reszt i równość wariancji oraz że wariancja musi być zawsze stała.
Rodzaje ANOVA:
Jednokierunkowa ANOVA służy do testowania różnic między dwiema lub więcej niezależnymi grupami.
• ANOVA czynnikowa jest stosowana w badaniu efektów interakcji między zabiegami.
• ANOVA z powtarzanymi pomiarami jest stosowana, gdy do każdego zabiegu stosuje się tego samego pacjenta.
Analiza wielowymiarowa wariancji (MANOVA) jest stosowana, gdy istnieje więcej niż jedna zmienna odpowiedzi
ANCOVA
ANCOVA jest modelem ANOVA, który ma ogólny model liniowy z ciągłą zmienną wynikową (ilościową, skalowaną) i dwiema lub więcej zmiennymi predykcyjnymi, przy czym co najmniej jedna jest ciągła, a co najmniej jedna jest kategoryczna (nominalna, nieskalowana).
Jest to połączenie ANOVA i regresji dla zmiennych ciągłych i ma zmienną towarzyszącą. Jego interpretacja zależy od pewnych założeń dotyczących danych wprowadzonych do modelu.
Zależność między zmiennymi zależnymi i niezależnymi musi mieć parametry liniowe. Ocenia, czy populacja oznacza, że skorygowano o różnice w zmiennych towarzyszących, różnią się na poziomach zmiennych zależnych.
Efekty trzeciej zmiennej są statystycznie kontrolowane w ANCOVA, a dowolna liczba niezależnych zmiennych i CV może być wykorzystana do tworzenia jedno-, dwukierunkowych i wielowymiarowych projektów ANCOVA.
ANCOVA zakłada, że zmienne towarzyszące muszą być liniowo powiązane ze zmiennymi zależnymi i muszą mieć jednorodność efektu regresji. Zakłada się, że zmienne towarzyszące powinny być niezwiązane ze zmiennymi niezależnymi i nie powinny być nadmiernie skorelowane ze sobą.
streszczenie
1. ANOVA to modele i techniki statystyczne stosowane do obserwowania różnicy między zmiennymi, podczas gdy ANCOVA jest modelem ANOVA.
2. ANOVA wykorzystuje zarówno modele liniowe, jak i nieliniowe, podczas gdy ANCOVA stosuje ogólny model liniowy.
3. ANCOVA ma zmienną towarzyszącą, podczas gdy ANOVA nie.
