ANOVA и ANCOVA
ANOVA против ANCOVA
ANOVA и ANCOVA являются статистическими моделями, которые имеют разные особенности:
ANOVA
Анализ дисперсии (ANOVA) представляет собой набор статистических моделей и их процедур, которые используются для наблюдения различий между средствами трех или более переменных в популяции на основе представленной выборки. Это очень полезно при сравнении трех или более средств.
Это статистический инструмент, который использовался в нескольких секторах, таких как сельское хозяйство, психология и различные отрасли. Он предполагает, что каждое наблюдение является независимым, что интервалы измерения уровня между DV и CV и что основные группы населения должны распределяться нормально и должны иметь одинаковую дисперсию.
Модели ANOVA:
1. Модели с фиксированными эффектами, которые предполагают, что данные из обычных популяций, которые различаются по своим средствам, позволяют оценивать диапазон откликов, которые генерируют любые обработки по отношению к ним. 2. Модели случайных эффектов, которые предполагают, что данные из ограниченной иерархии разных популяций отбираются с разными уровнями факторов. 3. Модели смешанных эффектов, описывающие ситуации, в которых присутствуют как фиксированные, так и случайные эффекты.
Хотя нелинейная модель также может быть использована, все подходы к анализу дисперсии используют линейную модель для создания предположения о вероятном распределении ответа. Он предполагает, что случай независим и что модель упрощает статистический анализ. Он также предполагает нормальное распределение остатков и равенство дисперсий и что дисперсия всегда должна быть постоянной.
Типы ANOVA: � Односторонний ANOVA используется для проверки различий между двумя или более независимыми группами. � Factorial ANOVA, используется при изучении эффектов взаимодействия между обработками. � Повторяющиеся меры ANOVA, используются, когда один и тот же объект используется для каждой обработки. Многомерный анализ дисперсии (MANOVA) используется при наличии более одной переменной ответа
ANCOVA ANCOVA является моделью ANOVA, которая имеет общую линейную модель с непрерывной переменной результата (количественной, масштабированной) и двумя или более предикторными переменными, где по крайней мере одна непрерывна и по крайней мере одна является категориальной (номинальной, без масштабирования). Это слияние ANOVA и регрессий для непрерывных переменных и имеет ковариат. Его интерпретация зависит от определенных предположений о данных, введенных в модель. Связь между зависимыми и независимыми переменными должна быть линейной по параметрам. Он оценивает, имеет ли значение народонаселения, которое было скорректировано с учетом различий в ковариатах, на уровнях зависимых переменных. Эффекты третьей переменной статистически контролируются в ANCOVA, и любое количество независимых переменных и CV можно использовать для создания односторонних, двухсторонних и многомерных конструкций ANCOVA. ANCOVA предполагает, что ковариаты должны быть линейно связаны с зависимыми переменными и что они должны иметь однородность регрессионного эффекта. Он предполагает, что ковариаты должны быть не связаны с независимыми переменными, и они не должны чрезмерно коррелировать друг с другом. Резюме 1. ANOVA - это статистические модели и методы, используемые для наблюдения разницы между переменными, в то время как ANCOVA является моделью ANOVA. 2. ANOVA использует как линейные, так и нелинейные модели, в то время как ANCOVA использует общую линейную модель. 3. ANCOVA имеет ковариат, а ANOVA - нет.
