Skirtumas tarp ANOVA ir ANCOVA

ANOVA prieš ANCOVA

ANOVA ir ANCOVA yra statistiniai modeliai, turintys skirtingas savybes:

ANOVA

Dispersijos analizė (ANOVA) - tai statistinių modelių ir jų procedūrų rinkinys, naudojamas stebint skirtumus tarp trijų ar daugiau kintamųjų vidurkio populiacijoje, remiantis pateiktu pavyzdžiu. Tai labai naudinga lyginant tris ar daugiau priemonių.

Tai statistinė priemonė, kuri buvo naudojama keliuose sektoriuose, tokiuose kaip žemės ūkis, psichologija ir įvairiose pramonės šakose. Daroma prielaida, kad kiekvienas stebėjimas yra nepriklausomas, kad matavimo lygio intervalai tarp DV ir CV ir kad pagrindinės populiacijos turi būti paskirstomos normaliai ir turi būti vienodas dispersija..

ANOVA modeliai:

1. Fiksuoto modelio modeliai, kurie daro prielaidą, kad duomenys apie normalias populiacijas, kurios skiriasi savo priemonėmis, leidžia įvertinti atsako diapazoną, kurį sukels bet koks gydymas.
2. Atsitiktinių efektų modeliai, kurie daro prielaidą, kad duomenys iš suvaržytos skirtingų populiacijų hierarchijos imami skirtingo faktoriaus lygiais..
3. Mišraus modelio modeliai, apibūdinantys situacijas, kuriose yra ir fiksuotas, ir atsitiktinis efektai.

Nors taip pat gali būti naudojamas netiesinis modelis, visi požiūriai į dispersijos analizę naudojami tiesiniam modeliui, kad būtų sukurta tikėtino atsako pasiskirstymo prielaida..
Daroma prielaida, kad atvejis yra nepriklausomas ir kad modelis supaprastina statistinę analizę. Taip pat daroma prielaida, kad normalus liekanų pasiskirstymas ir dispersijų lygybė yra, o dispersija visada turi būti pastovi.

ANOVA tipai:

Vienpusis ANOVA, naudojamas dviejų ar daugiau nepriklausomų grupių skirtumams patikrinti.
Faktorinė ANOVA, naudojama tiriant sąveiką tarp gydymo būdų.
• pakartotinės priemonės ANOVA, naudojamos, kai kiekvienam gydymui naudojamas tas pats subjektas.
Daugiamatė dispersinė analizė (MANOVA) naudojama, kai yra daugiau nei vienas atsako kintamasis

ANCOVA

ANCOVA yra ANOVA modelis, turintis bendrąjį tiesinį modelį su tęstiniu rezultato kintamuoju (kiekybiniu, masteliniu) ir dviem ar daugiau prognozuojamųjų kintamųjų, kai bent vienas yra tęstinis, o mažiausiai vienas yra kategorinis (vardinis, neskaidomas)..

Tai yra ANOVA susijungimas ir nuolatinių kintamųjų regresijos ir turi kovariantą. Jo aiškinimas priklauso nuo tam tikrų prielaidų apie modelyje įvestus duomenis.

Ryšys tarp priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų parametruose turi būti tiesinis. Jis įvertina, ar populiacijos priemonės, kurios buvo pakoreguotos atsižvelgiant į kovariacinių rodiklių skirtumus, skiriasi priklausomų kintamųjų lygiu.

Trečiojo kintamojo poveikis yra statistiškai kontroliuojamas ANCOVA, o bet koks skaičius nepriklausomų kintamųjų ir CV gali būti naudojami kuriant vienpusį, dvipusį ir daugiamatį ANCOVA dizainą..

ANCOVA daro prielaidą, kad kintamieji turi būti tiesiškai susiję su priklausomais kintamaisiais ir kad jie turi regresijos efekto homogeniškumą. Daroma prielaida, kad kovariatoriai neturėtų būti susiję su nepriklausomais kintamaisiais ir neturėtų būti per daug koreliuojami vienas su kitu..

Santrauka

1. ANOVA yra statistiniai modeliai ir būdai, naudojami stebint skirtumą tarp kintamųjų, o ANCOVA yra ANOVA modelis.
2. ANOVA naudoja tiek linijinius, tiek netiesinius modelius, o ANCOVA naudoja bendrą linijinį modelį.
3. ANCOVA turi kovariantą, o ANOVA neturi.