Різниця між ANOVA та ANCOVA

АНОВА проти АНКОВИ

ANOVA та ANCOVA - обидві статистичні моделі, які мають різні особливості:

АНОВА

Аналіз дисперсії (ANOVA) - це сукупність статистичних моделей та їх процедур, які використовуються для спостереження відмінностей між засобами трьох або більше змінних у сукупності на основі представленої вибірки. Це дуже корисно для порівняння трьох і більше засобів.

Це статистичний інструмент, який застосовується в декількох галузях, таких як сільське господарство, психологія та різні галузі. Він передбачає, що кожне спостереження є незалежним, що інтервали рівня вимірювань між DV та CV, а також, що базові популяції повинні розподілятися нормально і повинні мати однакову дисперсію.

Моделі ANOVA:

1. Моделі з фіксованими ефектами, які припускають, що дані звичайних груп населення, які відрізняються між собою, дозволяють оцінити діапазон реакцій, який буде генерувати будь-яке лікування до них..
2. Моделі випадкових ефектів, які припускають, що дані з обмеженої ієрархії різних сукупностей відбирають вибірку з різними рівнями факторів.
3. Моделі змішаних ефектів, які описують ситуації, коли є як фіксовані, так і випадкові ефекти.

Хоча також може бути використана нелінійна модель, усі підходи до аналізу дисперсії використовують лінійну модель для створення припущення щодо ймовірного розподілу відповіді.
Він передбачає, що випадок є незалежним і модель спрощує статистичний аналіз. Він також передбачає нормальний розподіл залишків і рівність дисперсій, і те, що дисперсія завжди повинна бути постійною.

Види ANOVA:

� Одностороння ANOVA, використовується для перевірки на відмінності між двома або більше незалежними групами.
� Факторна ANOVA використовується для дослідження ефектів взаємодії між методами лікування.
� Повторні заходи ANOVA, застосовуються, коли для кожного лікування застосовується один і той же суб'єкт.
� Багатофакторний аналіз дисперсії (MANOVA) застосовується, коли є більше однієї змінної відповіді

АНКОВА

ANCOVA - це модель ANOVA, яка має загальну лінійну модель із змінною безперервного результату (кількісною, масштабованою) та двома чи більше змінними прогнозувача, де хоча б одна є безперервною і хоча б одна є категоричною (номінальна, не масштабована).

Це злиття ANOVA та регресії для безперервних змінних і має коваріат. Її інтерпретація залежить від певних припущень щодо даних, введених у модель.

Зв'язок між залежною та незалежною змінними має бути лінійним у параметрах. Він оцінює, чи відрізняються засоби популяції, які були скориговані на відмінності від коваріатів, на рівнях залежних змінних.

Ефекти третьої змінної статистично контролюються в ANCOVA, і будь-яка кількість незалежних змінних та резюме може бути використана для створення односторонніх, двосторонніх та багатоваріантних конструкцій ANCOVA.

ANCOVA передбачає, що коваріати повинні бути лінійно пов'язані із залежними змінними і що вони повинні мати ефект однорідності регресії. Він передбачає, що коваріати повинні бути не пов'язані з незалежними змінними, і вони не повинні надмірно співвідноситися між собою.

Підсумок

1. ANOVA - це статистичні моделі та методи, які використовуються для спостереження різниці між змінними, тоді як ANCOVA - модель ANOVA.
2. ANOVA використовує як лінійні, так і нелінійні моделі, тоді як ANCOVA використовує загальну лінійну модель.
3. ANCOVA має коваріат, а ANOVA - ні.