ANOVA i ANOCVA to dwie różne techniki stosowane w statystyce do analizy danych lub próbki z jedną lub więcej niż jedną zmienną.
ANOVA vs ANOCVA
ten różnica między ANOVA i ANOCVA jest to, że ANOVA (Analiza Wariancji) bada wariancję danych statystycznych do analizy, a ANOCVA (Analiza Kowariancji) bada kowariancję danych statystycznych do analizy. To znaczy, jeśli używamy ANOVA, musimy znać wariancję danych lub próbki, az drugiej strony, jeśli używamy ANOCVA, musimy znać kowariancję danych statystycznych.
Wybór techniki zależy od badanych danych, tj. zależy od kategorii i charakteru danych.
Tabela porównawcza między ANOVA i ANOCVA
| Parametr porównania | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| Oznaczający | ANOVA bada wariancję danych statystycznych. | ANOCVA bada kowariancję danych do analizy. |
| Wykorzystanie kowariancji | ANOVA nie używa kowariancji. | ANOCVA wykorzystuje kowariancję. |
| Wiarygodny | Mniej niezawodny w porównaniu z ANOCVA. | ANOCVA jest bardziej niezawodna i bezstronna w porównaniu z ANOVA. |
| Model | ANOVA wykorzystuje modele liniowe i nieliniowe. | Podczas gdy ANOCVA wykorzystuje tylko ogólny model liniowy. |
| Zmienny | ANOVA zawiera zmienne kategorialne. | ANOCVA obejmuje zmienne kategorialne i interwałowe. |
Co to jest ANOVA?
ANOVA oznacza „Analizę wariancji”. Jest to technika statystyczna stosowana do analizy danej próbki lub danych zawierających jedną lub więcej niż jedną zmienną. Służy do obserwacji różnicy między średnimi dwóch lub trzech lub więcej zmiennych występujących w próbie.
Może być stosowany zarówno do modelu liniowego, jak i nieliniowego. ANOVA zapewnia test statystyczny, czy co najmniej dwie średnie populacji są równe, a zatem uogólnia test t poza dwie średnie. Aby skorzystać z modelu ANOVA, po prostu dzielimy wariacje w obrębie grupy na zabiegi.
Jest to szeroko stosowana technika, a także popularna, ponieważ wymaga mniej pracy, a szybkie wyniki można obliczyć za pomocą ANOVA. Również prawdopodobieństwo błędu jest mniejsze. Jest powszechnie stosowany w sektorach takich jak rolnictwo, psychologia itp. Ma różne modele i typy.
Przyjrzyjmy się różnym typom i modelom ANOVA.
Rodzaje ANOVA-:
Klasy modeli ANOVA-:
Co to jest ANOCVA?
ANOCVA oznacza „Analiza kowariancji”. Jest to również narzędzie statystyczne używane do analizy próbki lub grupy próbek jednej lub więcej niż jednej zmiennej na podstawie kowariancji. Wykorzystuje ogólny model liniowy, tj. implikuje, że zmienna zależna i zmienna niezależna mają zależność liniową.
Jest bardziej niezawodny, ponieważ wykorzystuje kowariancję, co czyni go statystycznie silniejszym. ANOCVA jest trudna do obliczenia w porównaniu z ANOVA.
Możemy to rozumieć jako ANOVA i regresję używane razem do pewnego stopnia, tj. dwie zmienne (zależna i niezależna) są ze sobą powiązane w relacji liniowej. Ponadto mają jednorodność wynikającą z regresji.
Ponadto wykorzystanie ANOCVA i uzyskanych z niej wyników zależy całkowicie od rodzaju i charakteru danych. Ogólnie rzecz biorąc, ANOCVA sprawdza, czy różne średnie próby, które zostały skorygowane o różnice w zmiennych niezależnych, różnią się na różnych poziomach zmiennych zależnych.
Krótko mówiąc, ANOCVA jest w rzeczywistości modelem ANOVA.
Główne różnice między ANOVA i ANOCVA
Często zadawane pytania (FAQ) dotyczące ANOVA i ANOCVA
Czy dwukierunkowa ANOVA jest czynnikową ANOVA?
Dwukierunkowa ANOVA generalnie nie jest czynnikową ANOVA. Główna różnica między nimi to:
Dwukierunkowa ANOVA – Dwuczynnikowa ANOVA pomaga nam zrozumieć, czy istnieje interakcja między dwiema zmiennymi niezależnymi. Po prostu dodaje do regresji jedną zmienną niezależną.ANOVA aktorska – Z drugiej strony, zmienna czynnikowa służy do określenia średniej dwóch lub więcej zmiennych niezależnych. Po prostu dodaje do regresji jedną, dwie lub więcej liczb zmiennych niezależnych.
Jakie są założenia ANOVA?
Założenia firmy Anova to:
Czy ANOVA jest parametryczna?
ANOVA jest parametryczna, ale może być również nieparametryczna. Kiedy jest używany do danych punktacji, staje się parametryczny, a gdy jest używany do danych rankingowych lub porządkowych, staje się nieparametryczny.
Co oznacza wartość P w ANOVA?
Wartość P reprezentuje prawdopodobieństwo zaobserwowania wyniku w teście hipotezy statystycznej co najmniej tak ekstremalne, jak rzeczywiście obserwowany wynik.
Jaka jest hipoteza zerowa dla ANOVA?
Istnieją różne hipotezy zerowe dla jedno- i dwukierunkowej Anova.
Jaka jest różnica między Anova a t-testem?
Zarówno test t, jak i ANOVA służą do określenia różnic w średnich populacyjnych różnych grup. Główna różnica między Anova a testem t polega na tym, że test t służy do zbadania różnicy w średniej tylko dwóch grup. Z drugiej strony ANOVA jest podobna do przeprowadzania wielu testów t. Może badać więcej niż dwie grupy.
Wniosek
Obie techniki (ANOVA i ANOCVA) służą do analizy danych statystycznych lub próbki zawierającej jedną lub więcej niż jedną zmienną. Tam, gdzie ANOVA używa tylko wariancji, ANOCVA używa kowariancji, aby znaleźć wyniki.
ANOVA wykorzystuje do badań zarówno modele liniowe, jak i nieliniowe. Z drugiej strony, ANOCVA wykorzystuje do badania tylko ogólny model liniowy. W porównaniu z ANOVA, ANOCVA jest bardziej niezawodna i bezstronna.
ANOVA ma mniej pracy obliczeniowej w porównaniu z ANOCVA, ponieważ w przypadku ANOCVA najpierw musimy podzielić zmienność leczenia i współzmienną, a następnie musimy obliczyć kowariancję.
ANOCVA jest modelem ANOVA i zawiera zarówno ANOVA, jak i regresję. Chociaż ANOCVA jest statystycznie potężniejszą techniką, ponieważ wykorzystuje kowariancję, a także łączy ANOCVA i regresję, nie możemy jej używać za każdym razem.
Wybór najlepszej techniki analizy i wnioskowania zależy od charakteru i rodzaju danych. Statystyka może dać nam tylko wyniki, interpretacja wyników zależy od osób z niej korzystających.
Oznacza to, że w statystyce istnieją różne techniki służące do tego samego celu i każda z nich daje różne, różne wyniki. Dlatego wybór odpowiedniej techniki jest najważniejszy, aby uzyskać prawidłowe i najbardziej pomocne wyniki.
Podobnie nie możemy stwierdzić, że stosowanie ANOCVA daje nam najlepsze i najbardziej poprawne wyniki za każdym razem, chociaż jest to skuteczniejsza metoda i niezawodna. Ale znowu zależy to od danych, celu i charakteru danych oraz kilku innych czynników, czy wyniki są prawidłowe, czy nie.
Bibliografia
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
