Diferența dintre ANOVA și ANCOVA Diferența dintre
ANOVA vs ANCOVA
ANOVA și ANCOVA sunt ambele modele statistice care au caracteristici diferite:
ANOVA
Analiza varianței (ANOVA) este o colecție de modele statistice și procedurile lor care sunt folosite pentru a observa diferențele dintre mijloacele a trei sau mai multe variabile dintr- populației pe baza eșantionului prezentat. Este foarte util în compararea a trei sau mai multe mijloace.
Este un instrument statistic care a fost utilizat în mai multe sectoare, cum ar fi agricultura, psihologia și diferite industrii. Se presupune că fiecare observație este independentă, intervalele de nivel ale măsurătorilor între DV și CV și că populațiile subiacente trebuie distribuite în mod normal și trebuie să aibă aceeași variație.
modele ANOVA:
1. Modelele cu efecte fixe care presupun că datele din populațiile normale care diferă în ceea ce privește mijloacele permit estimarea intervalului de răspuns pe care le vor genera tratamentele către acestea.
2. Modele cu efecte randomizate care presupun că datele dintr-o ierarhie constrânsă a diferitelor populații sunt eșantionate cu nivele diferite de factori.
3. Modele cu efecte mixte care descriu situațiile în care sunt prezente atât efecte fixe, cât și aleatoare.
Deși un model nelinar poate fi de asemenea utilizat, toate abordările pentru analiza variației utilizează un model liniar pentru a crea ipoteza distribuției probabile a răspunsului.Se presupune că acest caz este independent și că modelul simplifică analiza statistică. De asemenea, presupune distribuția normală a reziduurilor și egalitatea de variații și că varianța trebuie să fie întotdeauna constantă.
ï ¿½ ANOVA cu sens unic, este folosit pentru a testa diferențele între două sau mai multe grupuri independente.
ï ¿½ ANOVA Factorial, este utilizat în studiul efectelor de interacțiune între tratamente. Măsurile repetate ANOVA se utilizează atunci când același subiect este utilizat pentru fiecare tratament. ANCOVA este un model ANOVA care are un model liniar general cu o variabilă rezultantă continuă (cantitativă, variabilă, scalate) și două sau mai multe variabile de predictor, unde cel puțin una este continuă și cel puțin una este categorică (nominală, nediferențiată). Este o fuziune a ANOVA și regresii pentru variabilele continue și are o covariate. Interpretarea sa depinde de anumite ipoteze cu privire la datele introduse în model. Relația dintre variabilele dependente și cele independente trebuie să fie liniară în parametri. Evaluează dacă mijloacele populației care au fost ajustate pentru diferențele existente pe covariate diferă în funcție de nivelurile variabilelor dependente. Efectele unei a treia variabile sunt controlate statistic în ANCOVA și orice număr de variabile independente și CV-uri pot fi folosite pentru a crea modele ANCOVA într-o singură direcție, în două direcții și multivariate. ANCOVA presupune că covariatele trebuie să fie legate în mod liniar de variabilele dependente și că trebuie să aibă o omogenitate a efectului de regresie. Se presupune că aceste covariate nu ar trebui să aibă legătură cu variabilele independente și nu ar trebui să fie prea corelate unul cu celălalt. Sumar 1. ANOVA sunt modele și tehnici statistice utilizate pentru a observa diferența dintre variabile, în timp ce ANCOVA este un model ANOVA. 2. ANOVA utilizează atât modele lineare, cât și non-lineare, în timp ce ANCOVA utilizează un model liniar general. 3. ANCOVA are o covarianță în timp ce ANOVA nu o face.
