Istnieje wiele modeli statystycznych w matematyce i różnych przedmiotach. Różne modele są oferowane przez techniki ANOVA i ANCOVA. Posiadają unikalne modele i formuły dla lepszych rozwiązań. Oba są wykorzystywane w analizie statystycznej i matematycznej. ANOVA jest testem średnich grup i ANCOVA wpływa na skale metryczne.
ANOVA vs ANCOVA
Różnica między ANOVA i ANCOVA polega na ich procesie. ANOVA to proces badania grup pod kątem jednorodności. ANCOVA to proces usuwania wpływu na więcej niż jedną skalę metryczną. ANOVA jest używana zarówno w modelach liniowych, jak i nieliniowych. ANCOVA używa tylko w modelu liniowym. Atrybuty w grupie (WG) w ANOVA różnią się w zależności od osoby. Podział wewnątrz grupy (DWG) różni się w zależności od osoby i wielu narodów.
ANOVA oznacza analizę wariancji. ANOVA to nic innego jak szacunkowe procedury analizy statystycznej. Statystyk Ronald Fisher jest tym, który znalazł ANOVA. Mówiąc prościej, jest to zróżnicowanie między grupami. Głównym celem ANOVA jest analiza różnych środków. Prawo całkowitej wariancji to pojęcie ANOVA, czyli w szczególności zmiany, oraz wariancji atrybutów składowych. ANOVA to nic innego jak test statystyczny, aby znaleźć środki równości i różnic.
ANCOVA oznacza analizę kowariancji. Jest to ogólny model liniowy w statystyce. Główną zasadą ANCOVA jest to, że dana rzecz zmiennej zależnej jest równa zmiennej niezależnej. ANCOVA nazywana jest również leczeniem. Głównym przedmiotem zainteresowania ANCOVA jest kontrolowanie przepływu zmiennych ciągłych lub zmiennych towarzyszących lub zmiennych uciążliwych. ANCOVA rozkłada wariancję w matematyce.
Tabela porównawcza między ANOVA i ANCOVA
| Parametry porównania | ANOVA | ANCOVA |
| Definicja | ANOVA to proces definiowania środków grup | ANCOVA to proces usuwania wpływu na skalę metryczną. |
| Modele | ANOVA ma zarówno modele liniowe, jak i nieliniowe. | ANCOVA ma tylko model liniowy. |
| Zmienne | ANOVA ma tylko zmienne kategoryczne. | ANCOVA ma zmienne kategorialne i przedziałowe. |
| Współzmienna | ANOVA ignoruje współzmienną. | ANCOVA bierze pod uwagę współzmienną. |
| Odmiana BG | ANOVA ma atrybut między grupą (BG) | ANCOVA ma podziały między Grupą (BG). |
| Odmiana WG | ANOVA posiada atrybut wewnątrz grupy (WG). | ANCOVA ma funkcję podziału w ramach grupy (WG) |
Co to jest ANOVA?
W XX wieku zrealizowano analizę wariancji. analiza obejmuje hipotezę, podział, kwadraty itp. Obejmuje również techniki i modele eksperymentalne. W 1770 Laplace jest tym, który przeprowadza testowanie hipotezy. Metoda najmniejszych kwadratów została stworzona przez Gaussa i Laplace'a w 1800 roku. Następnie jest stosowana w astronomii i geodezji. ANOVA jest rozpatrywana przy użyciu metod najmniejszych kwadratów przez Laplace'a w 1827 roku. Używając tego, mierzy pływy atmosferyczne.
W 1918 r. Ronald Fisher jest tym, który znalazł termin wariancja. ANOVA zyskała popularność dzięki książce Ronalda Fishera zatytułowanej Metody statystyczne dla pracowników badawczych. Po raz pierwszy została opublikowana przez Jerzego Neymana. Model ma liniową zależność między zmienną zależną a zmienną niezależną. ANOVA jest używana głównie w złożonych relacjach dla lepszych rozwiązań. ANOVA ma trzy różne modele klas, a mianowicie modele z efektem stałym, modele z efektem losowym i modele z efektem mieszanym.
ANOVA jest stosowana za pomocą kilku różnych podejść. Model Linear jest najbardziej podstawowym stosowanym w ANOVA. Modele liniowe mają tylko doskonałe rozwiązania, a nieliniowe przekroczą poziomy czynników. Dane będą zrównoważone w celu lepszej interpretacji, a niezrównoważone dane wymagają lepszego zrozumienia. Jednostki doświadczalne mają losowy przydział zabiegów. Przed eksperymentem należy zadeklarować randomizację. Głównym celem losowego przypisania jest hipoteza zerowa.
Co to jest ANCOVA?
ANCOVA odnosi się do analizy kowariancji ANCOVA może zwiększyć zdolność mocy statystycznej. Korzystając z tej możliwości, znalazł różnicę między grupami, znajdując wariancję błędu w obrębie grupy. Test F jest podstawą do znalezienia różnic. Jest to koncepcja wariancji w obrębie różnych grup. ANCOVA dostosowuje również istniejące wcześniej różnice w grupach.
Główną kontrowersyjną koncepcją ANCOVA jest korygowanie różnic istniejących w DV. Ale w tych okolicznościach nie da się dorównać przypadkowym przydziałom. CV służy do dostosowania wartości w ANCOVA. Ale te współzmienne nie znalazły technik statystycznych i nie mogą zrównać grup. IV usuwająca wariancję sugerowaną przez CV jest zawsze związana z DV, a także usuwa znaczącą zmienną z grup, które prowadzą do bezsensownych rozwiązań.
ANOVA jest zasadniczo stosowana w analizie porównawczej. Znajduje różne interesujące wyniki. Stosunek dwóch wariancji może określić istotność statystyczną. Ale stosunek jest niezależny od obserwacji. Znaczenie nie zmienia się po dodaniu stałych i pomnożeniu stałych. Jednostki używają wyrażonych obserwacji do rozwiązań. Aby uprościć dane, zawsze odejmujemy stałą od wartości. Kodowanie danych jest dobrym przykładem ANCOVA.
Główne różnice między ANOVA i ANCOVA
Wniosek
Zarówno ANOVA, jak i ANCOVA mają unikalną technikę analizy statystycznej. ANOVA może pracować zarówno na modelach liniowych, jak i nieliniowych. ANCOVA działa tylko z modelami liniowymi. Oba mają kilka technik i modeli lepszych rozwiązań. Formuły pomogą łatwo znaleźć wyniki. Bardziej złożone algorytmy są wykonywane przez ANOVA. W technice ANOVA dostępnych jest wiele rodzajów metod analizy. Technika ANCOVA ma kilka metod założeń. ANCOVA uwzględnia również techniki mocy pomocne w analizie matematycznej.
