Sự khác biệt giữa ANOVA và ANCOVA Sự khác nhau giữa

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA và ANCOVA đều là các mô hình thống kê có các tính năng khác nhau:

ANOVA

Phân tích biến thể (ANOVA) là tập hợp các mô hình thống kê và các quy trình của chúng được sử dụng để quan sát sự khác nhau giữa các phương tiện của ba hay nhiều biến trong dân số dựa trên mẫu được trình bày. Nó rất hữu ích trong việc so sánh ba hoặc nhiều phương tiện.

Đây là một công cụ thống kê đã được sử dụng trong một số lĩnh vực như nông nghiệp, tâm lý, và các ngành công nghiệp khác nhau. Nó giả định rằng mỗi quan sát là độc lập, rằng khoảng đo giữa DV và CV, và các quần thể cơ bản phải được phân phối bình thường và phải có cùng một sự sai khác.

Các mô hình ANOVA:

1. Các mô hình tác động cố định giả định rằng dữ liệu từ các quần thể bình thường có khác nhau về phương tiện của chúng cho phép ước lượng phạm vi phản ứng mà bất kỳ phương pháp điều trị nào đối với chúng sẽ tạo ra.

2. Các mô hình tác động ngẫu nhiên giả định rằng dữ liệu từ một hệ thống phân cấp hạn chế của các quần thể khác nhau được lấy mẫu với các mức nhân tố khác nhau.

3. Mô hình các hiệu ứng hỗn hợp mô tả các tình huống có cả các hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên.

Mặc dù một mô hình phi tuyến cũng có thể được sử dụng, tất cả các phương pháp tiếp cận để phân tích biến thể sử dụng một mô hình tuyến tính để tạo ra giả định của sự phân bố có thể xảy ra của phản ứng.

Giả định rằng trường hợp là độc lập và mô hình này đơn giản hóa việc phân tích thống kê. Nó cũng giả sử sự phân bố bình thường của các phần còn lại và sự bình đẳng của độ chênh lệch và phương sai phải luôn luôn là hằng số.

Các loại ANOVA:

Một chiều ANOVA, được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa hai hoặc nhiều nhóm độc lập.

≥ ½ Factor ANOVA, được sử dụng trong nghiên cứu tác động tương tác giữa các phương pháp điều trị.

½ Các phép đo lặp lại ANOVA, được sử dụng khi cùng một chủ đề được sử dụng cho mỗi lần điều trị.

ANCOVA

ANCOVA là một mô hình ANOVA có mô hình tuyến tính chung với biến kết quả liên tục (định lượng,) và hai hoặc nhiều biến dự báo, trong đó có ít nhất một biến số liên tục và ít nhất một là phân loại (danh nghĩa, không được thu nhỏ).

Đó là sự kết hợp của ANOVA và hồi quy cho các biến liên tục và có một biến số. Sự giải thích của nó phụ thuộc vào những giả định nhất định về dữ liệu nhập vào mô hình.

Mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập phải là các tham số tuyến tính. Nó đánh giá liệu dân số có nghĩa là đã được điều chỉnh cho sự khác biệt về các biến số có sự khác biệt về mức độ các biến phụ thuộc.

Ảnh hưởng của một biến thứ ba được kiểm soát thống kê trong ANCOVA và bất kỳ số biến độc lập và CV nào cũng có thể được sử dụng để tạo ra các thiết kế ANCOVA một chiều, hai chiều và đa biến.

ANCOVA giả định rằng các biến số hệ số phải có liên quan tuyến tính với các biến phụ thuộc và phải có tính đồng nhất của hồi quy có hiệu lực. Nó giả định rằng các biến số không nên liên quan đến các biến độc lập và chúng không nên có mối liên hệ quá mức với nhau.

Tóm tắt

1. ANOVA là các mô hình thống kê và kỹ thuật được sử dụng để quan sát sự khác nhau giữa các biến, trong khi ANCOVA là một mô hình ANOVA.

2. ANOVA sử dụng cả hai mô hình tuyến tính và phi tuyến tính trong khi ANCOVA sử dụng một mô hình tuyến tính chung.

3. ANCOVA có một biến số trong khi ANOVA thì không.