Sự khác biệt giữa ANCOVA và hồi quy Khác biệt giữa
ANCOVA - Sự khác biệt phân chia
ANCOVA so với hồi quy
Cả ANCOVA và hồi quy đều là các kỹ thuật và công cụ thống kê. ANCOVA và hồi quy chia sẻ nhiều điểm tương đồng nhưng cũng có một số đặc điểm phân biệt. Cả hai ANCOVA và hồi quy được dựa trên một biến số, là một biến dự báo liên tục.
ANCOVA viết tắt của Analysis of Covariance. Nó là sự kết hợp của ANOVA một chiều (Analysis of Variance) và hồi quy tuyến tính, một biến thể hồi quy. Nó đề cập đến cả hai biến phân loại và liên tục. Nó là một phương pháp thống kê cụ thể để xác định mức độ biến thiên của một biến do biến đổi của một số biến khác.
ANCOVA cơ bản là ANOVA với độ phức tạp hơn và bổ sung một biến liên tục cho mô hình ANOVA hiện có. Một dạng của ANCOVA là MANCOVA (Phân tích đa biến của phương sai). Hơn nữa, ANCOVA là một mô hình tuyến tính tổng quát có biến kết quả liên tục và hai hoặc nhiều biến dự đoán. Hai biến dự báo là cả hai biến liên tục và phân loại.
Trong một biến liên tục, dữ liệu được định lượng và thu nhỏ, trong khi các dữ liệu phân loại được mô tả như là danh định và không có quy mô. ANCOVA chủ yếu được sử dụng để kiểm soát các yếu tố không thể ngẫu nhiên hóa nhưng vẫn có thể được tính toán trên một khoảng thời gian trong thiết kế thực nghiệm, trong khi trên thiết kế quan sát, nó được sử dụng để xóa các hiệu ứng biến đổi làm thay đổi mối quan hệ giữa độc lập phân loại và người phụ thuộc vào khoảng thời gian. MANCOVA cũng có một số sử dụng trong mô hình hồi quy, nơi chức năng chính của nó là để phù hợp với các hồi quy trong cả hai phân loại và khoảng cách độc lập.
ANCOVA là một mô hình dựa vào hồi quy tuyến tính, trong đó biến phụ thuộc phải tuyến tính với biến độc lập. Nguồn gốc của MANCOVA cũng như ANOVA bắt nguồn từ nông nghiệp, trong đó các biến chính liên quan đến sản lượng cây trồng.
Mặt khác, hồi quy cũng là một công cụ thống kê có sẵn trong nhiều biến thể. Các biến thể này bao gồm mô hình hồi quy tuyến tính, hồi qui tuyến tính đơn giản, hồi quy logistic, hồi quy phi tuyến, hồi qui phiparametric, hồi quy mạnh, và hồi qui bước. Regression đề cập đến các biến liên tục.
Hồi qui tuyến tính
Hồi quy là mối quan hệ của một biến phụ thuộc và biến độc lập với nhau. Trong mô hình này, có một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Cũng có một nỗ lực để hiểu sự thay đổi của các giá trị của biến phụ thuộc do sự thay đổi trong một trong các biến thể độc lập. Trong trường hợp này, các biến thể độc lập khác vẫn cố định.
Trong hồi quy, có hai loại cơ bản: hồi quy tuyến tính và hồi quy nhiều. Trong hồi quy tuyến tính, một biến độc lập được sử dụng để giải thích và / hoặc dự đoán kết quả của "Y" (mà biến đang cố dự đoán). Mặt khác, cũng có nhiều, trong đó hồi quy sử dụng không phải một hoặc hai biến độc lập để dự đoán kết quả.
Phương trình hồi quy tuyến tính và tuyến tính là: Y = a + bX + u, trong khi dạng hồi quy nhiều là: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + … + BtXt + u.
Trong cả hai phương trình, chữ "Y" là viết tắt của biến mà chúng ta đang dự đoán; "X" là công cụ biến để dự đoán biến "Y"; "A" là sự đánh chặn, "b" là độ dốc, và "u" phục vụ như dư hồi quy. Cần lưu ý rằng các đánh chặn, độ dốc, và phần còn lại hồi quy là không đổi.
Hồi qui là phương pháp dự báo và dự đoán kết quả liên tục. Đây là phương pháp sử dụng cho kết quả liên tục, và nó dựa trên một hoặc nhiều biến dự đoán liên tục. Sự hồi quy bắt đầu từ lĩnh vực địa lý mà mục đích của nó là cố gắng tìm ra kích thước thực sự của trái đất.
Tóm tắt:
1. ANCOVA là một mô hình tuyến tính cụ thể, thống kê. Hồi quy cũng là một công cụ thống kê, nhưng nó là một thuật ngữ ô cho nhiều mô hình hồi quy. Sự hồi quy cũng là tên từ tình trạng quan hệ.
2. ANCOVA giải quyết cả các biến số liên tục và phân loại, trong khi hồi quy chỉ liên quan đến các biến liên tục.
3. ANCOVA và hồi quy chia sẻ một mô hình cụ thể - mô hình hồi quy tuyến tính.
4. Cả hai ANCOVA và hồi quy có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phần mềm chuyên dụng để thực hiện tính toán thực tế.
5. ANCOVA đến từ lĩnh vực nông nghiệp, trong khi hồi quy bắt nguồn từ nghiên cứu địa lý.
