Forskel mellem ANOVA og ANCOVA Forskellen mellem

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA og ANCOVA er begge statistiske modeller, der har forskellige egenskaber:

ANOVA

Analyse af varians (ANOVA) er en samling af statistiske modeller og deres procedurer, der bruges til at observere forskelle mellem middelværdierne for tre eller flere variabler i en befolkning baserer sig på den præsenterede prøve. Det er meget nyttigt at sammenligne tre eller flere midler.

Det er et statistisk værktøj, der er blevet brugt i flere sektorer som landbrug, psykologi og forskellige brancher. Det antages, at hver observation er uafhængig, at måleniveauet mellem DV og CV, og at de underliggende populationer skal distribueres normalt og skal have samme varians.

ANOVA modeller:

1. Faste effekter modeller, der antager, at data fra normale populationer, der adskiller sig i deres midler, gør det muligt at estimere det område af respons, som enhver behandling mod dem vil generere.

2. Random-Effects-modeller, der antager, at data fra et begrænset hierarki af forskellige populationer samples med forskellige faktorniveauer.

3. Blandede effekter modeller, der beskriver situationer hvor både faste og tilfældige effekter er til stede.

Selvom en ikke-lineær model også kan anvendes, anvender alle metoder til variansanalysen en lineær model for at skabe antagelsen om responsens sandsynlige fordeling.

Det antages, at sagen er uafhængig, og at modellen forenkler den statistiske analyse. Det forudsætter også den normale fordeling af resterne og ligevægtenes variationer, og at variansen altid skal være konstant.

Typer ANOVA:

Envejs ANOVA, bruges til at teste for forskelle mellem to eller flere uafhængige grupper.

Faktorisk ANOVA, bruges til undersøgelse af interaktionsvirkningerne blandt behandlinger.

ï½ Repeterede foranstaltninger ANOVA bruges, når samme emne anvendes til hver behandling.

Multivariat variansanalyse (MANOVA) anvendes, når der er mere end en svarsvariabel

ANCOVA

ANCOVA er en ANOVA-model, der har en generel lineær model med en kontinuerlig resultatvariabel (kvantitativ, skaleret) og to eller flere forudsigelsesvariabler, hvor mindst en er kontinuert og mindst en er kategorisk (nominel, ikke-skaleret).

Det er en fusion af ANOVA og regressioner for kontinuerlige variabler og har en kovariat. Dens fortolkning afhænger af visse antagelser om de data, der er indgået i modellen.

Forholdet mellem de afhængige og uafhængige variabler skal være lineært i parametre. Det vurderer, om populationsmidler, der er blevet justeret for forskelle på kovariater, adskiller sig fra niveauet af afhængige variabler.

Virkningerne af en tredje variabel styres statistisk ud i ANCOVA, og ethvert antal uafhængige variabler og CV'er kan bruges til at oprette envejs, tovejs og multivariat ANCOVA-design.

ANCOVA forudsætter, at kovariater skal være lineært relateret til de afhængige variabler, og at de skal have homogenitet af regressionsvirkning. Det forudsætter, at kovariaterne ikke skal være forbundet med de uafhængige variabler, og de bør ikke være alt for korrelerede med hinanden.

Oversigt

1. ANOVA er statistiske modeller og teknikker anvendt til at observere forskellen mellem variabler, mens ANCOVA er en ANOVA-model.

2. ANOVA bruger både lineære og ikke-lineære modeller, mens ANCOVA bruger en generel lineær model.

3. ANCOVA har en kovariate, mens ANOVA ikke gør det.