Skillnad mellan ANOVA och ANCOVA Skillnad mellan

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA och ANCOVA är båda statistiska modeller som har olika egenskaper:

ANOVA

Analys av varians (ANOVA) är en samling statistiska modeller och deras förfaranden som används för att observera skillnader mellan medelvärdena för tre eller flera variabler i en befolkningen baserar sig på provet som presenteras. Det är väldigt användbart att jämföra tre eller flera medel.

Det är ett statistiskt verktyg som har använts inom flera sektorer som jordbruk, psykologi och olika branscher. Det förutsätter att varje observation är oberoende, att mätnivån mellan DV och CV, och att de underliggande populationerna måste fördelas normalt och måste ha samma varians.

ANOVA-modeller:

1. Fasta effekter modeller som antar att data från normala populationer som skiljer sig i deras medel möjliggör uppskattning av det svarområde som eventuella behandlingar mot dem kommer att generera.

2. Slumpmässiga effekter som antar att data från en begränsad hierarki av olika populationer samplas med olika faktornivåer.

3. Blandade effekter modeller som beskriver situationer där både fasta och slumpmässiga effekter är närvarande.

Även om en icke-linjär modell kan användas, använder alla metoder för variansanalys en linjär modell för att skapa antagandet om responsens sannolika fördelning.

Det förutsätter att fallet är självständigt och att modellen förenklar den statistiska analysen. Det förutsätter också den normala fördelningen av resterna och likvärdigheten av variationer och att variansen alltid måste vara konstant.

Typer ANOVA:

Envägs ANOVA, används för att testa för skillnader mellan två eller flera oberoende grupper.

Factorial ANOVA används i studien av interaktionseffekterna bland behandlingar.

Upprepade åtgärder ANOVA används när samma ämne används för varje behandling.

Multivariat variansanalys (MANOVA) används när det finns mer än en svarsvariabel

ANCOVA

ANCOVA är en ANOVA-modell som har en generell linjär modell med en kontinuerlig resultatvariabel (kvantitativ, skalad) och två eller flera prediktorvariabler, där minst en är kontinuerlig och minst en är kategorisk (nominell, icke-skalad).

Det är en sammanslagning av ANOVA och regressioner för kontinuerliga variabler och har en kovariat. Dess tolkning beror på vissa antaganden om de data som ingick i modellen.

Relationen mellan de beroende och oberoende variablerna måste vara linjär i parametrar. Det utvärderar huruvida befolkningsmedel som har anpassats för skillnader i kovariater skiljer sig åt nivåerna av beroende variabler.

Effekterna av en tredje variabel styrs statistiskt ut i ANCOVA och ett antal oberoende variabler och CV kan användas för att skapa enkelriktad, dubbelriktad och multivariabel ANCOVA-design.

ANCOVA förutsätter att kovariater måste vara linjärt relaterade till de beroende variablerna och att de måste ha homogenitet av regressionseffekten. Det antas att kovariaterna inte skulle vara relaterade till de oberoende variablerna och de bör inte vara alltför korrelerade med varandra.

Sammanställning

1. ANOVA är statistiska modeller och tekniker som används för att observera skillnaden mellan variabler medan ANCOVA är en ANOVA-modell.

2. ANOVA använder både linjära och icke-linjära modeller medan ANCOVA använder en generell linjär modell.

3. ANCOVA har en covariate medan ANOVA inte gör det.