Modele statystyczne są kombinacją różnych przypuszczeń, które zostały poczynione poprzez zbieranie danych i prognozowanie na ich podstawie informacji. Odgrywają kluczową rolę w czymś tak prostym, jak codzienne życie człowieka. ANCOVA i ANOVA to dwa modele statystyczne używane przez analityków i matematyków na całym świecie.
ANCOVA vs ANOVA
Różnica między ANCOVA i ANOVA polega na tym, że ANCOVA to proces eliminowania wpływu zmiennych o skali metrycznej ze zmiennych zależnych przed przeprowadzeniem projektu badawczego. Tymczasem ANOVA jest metodą wykorzystywaną do badania różnicy między średnimi różnych grup danych w celu ujednolicenia.
ANCOVA to skrót od „Analiza kowariancji”. Powodem zastosowania tej metody jest ocena, czy średnie zmiennej zależnej są jednolite na poziomach niezależnych zmiennych kategorialnych. Odbywa się to podczas kontrolowania efektów, które mają nieistotne zmienne ciągłe. Ten typ modelu jest funkcjonalny w ogólnych modelach liniowych.
ANOVA to skrót od „Analiza wariancji”. Jest to narzędzie analityczne, które zapewnia technikę badania i analizowania różnic między średnimi różnych grup danych. W uproszczeniu jest to metoda sprawdzenia, czy wyniki ankiety lub eksperymentu są godne uwagi. Ten typ modelu może funkcjonować zarówno w modelach liniowych, jak i nieliniowych.
Tabela porównawcza między ANCOVA i ANOVA
| Parametry porównania | ANCOVA | ANOVA |
| Oznaczający | ANCOVA ocenia istnienie jednolitej średniej w różnych grupach zmiennych. | ANOVA analizuje różnicę między średnimi różnych grup danych. |
| Skrót | ANCOVA to skrót od „Analiza kowariancji”. | ANOVA to skrót od „Analiza wariancji”. |
| Funkcje | ANCOVA jest używana tylko w ogólnych modelach liniowych. | ANOVA jest stosowana zarówno w modelach liniowych, jak i nieliniowych. |
| Inkluzje | ANCOVA obejmuje zmienne kategorialne i interwałowe. | ANOVA obejmuje tylko zmienne kategorialne. |
| Współzmienna | Współzmienna jest zawsze brana pod uwagę w przypadku korzystania z ANCOVA. | Współzmienna nie jest brana pod uwagę w przypadku stosowania ANOVA. |
| Natura | ANCOVA jest bardziej wytrzymała w porównaniu z tą drugą. | ANOVA nie jest tak solidna i może być stronnicza. |
| Odmiana WG | ANCOVA dzieli zmienność WG na współzmienne i indywidualne różnice. | ANOVA przypisuje zmienność WG indywidualnym różnicom. |
| Odmiana BG | ANCOVA dzieli zmienność BG na współzmienną i leczenie. | ANOVA przypisuje zmienność BG do leczenia. |
Co to jest ANCOVA?
ANCOVA, czyli analiza kowariancji, to technika badania, czy średnie zmiennych zależnych są jednolite na poziomach niezależnych zmiennych kategorialnych. Te niezależne zmienne są również nazywane „leczeniem”. Ponadto kontroluje efekty innych zmiennych ciągłych, które nie są tak ważne. Te zmienne są również nazywane „współzmiennymi”.
ANCOVA jest używana tylko dla ogólnych modeli liniowych. Ten typ modelu łączy analizę zmienności z regresją. Model może funkcjonować jako metoda zwiększania mocy statystycznej poprzez obniżanie wariancji błędu, która leży w grupach. Co więcej, może nawet skalibrować się pod kątem różnic, które już istnieją w grupach, które są nienaruszone.
Podczas korzystania z ANCOVA przyjmuje się 5 podstawowych założeń. Obejmują one liniowość regresji, jednorodność wariancji błędu, niezależność składników błędu, normalność składników błędu i jednorodność zboczy regresji. Te założenia wpływają również na interpretację wyników. Ponadto zakłada się, że nachylenie współzmiennych jest równe we wszystkich grupach zawierających terapie.
Podczas badania wyników ważny jest efekt główny, jeśli istnieje godna uwagi różnica między poziomami jednej zmiennej niezależnej. Wtedy wszystkie inne czynniki są ignorowane.
Co to jest ANOVA?
ANOVA, czyli analiza wariancji, to metoda używana do oceny różnicy między średnimi różnych grup danych. Jest to narzędzie statystyczne, które dzieli zaobserwowaną zmienność zagregowaną, którą można zobaczyć w danych. Dane te są często podzielone na dwie części – czynniki losowe i czynniki systematyczne.
Mówiąc prościej, ANOVA jest pierwszym krokiem w kierunku analizy wyników, jakie różne czynniki mają dla danego zestawu danych. Po zakończeniu testu lub badania analityk przeprowadza kolejne testy na czynnikach, które poddają się niespójności zbioru danych. Wyniki testu ANOVA są wykorzystywane w teście f do tworzenia dodatkowych danych, które są dostosowywane do proponowanych modeli regresji.
Inną funkcją ANOVA jest jednoczesne porównanie dwóch lub więcej grup w celu ustalenia, czy mają związek. Wynik formuły umożliwia analizę różnych grup danych w celu określenia zmienności występującej w próbkach lub między nimi. Jeśli nie zostanie znaleziona żadna różnica, nazywa się to hipotezą zerową.
ANOVA ma dwa główne typy – jednokierunkowe i dwukierunkowe. Zależą one od liczby zmiennych występujących w wyniku testu wariancji.
Główne różnice między ANCOVA i ANOVA
- ANCOVA ocenia istnienie jednolitej średniej w różnych grupach zmiennych, podczas gdy ANOVA analizuje różnicę między średnimi różnych grup danych.
- ANCOVA jest skrótem od „Analiza kowariancji”, podczas gdy ANOVA jest skrótem od „Analiza wariancji”.
- ANCOVA jest używana tylko w ogólnych modelach liniowych, podczas gdy ANOVA jest używana w modelach liniowych i nieliniowych.
- ANCOVA obejmuje zmienne kategorialne oraz przedziałowe, podczas gdy ANOVA obejmuje tylko zmienne kategorialne.
- ANCOVA zawsze uwzględnia współzmienną, podczas gdy ANOVA ją ignoruje.
- ANCOVA jest bardziej energiczna i bezstronna w porównaniu z ANOVA.
Wniosek
ANCOVA i ANOVA to dwa terminy bardzo popularne w świecie statystyki. Są to modele statystyczne, które mają podobną nazwę, ale różne koncepcje. Główną cechą wyróżniającą te dwie jest to, że ANCOVA działa tylko w ogólnych modelach liniowych, podczas gdy ANOVA działa w modelach liniowych i nieliniowych.
