Статистические модели - это комбинация различных предположений, которые были сделаны путем сбора данных и прогнозирования информации на их основе. Они играют решающую роль в такой простой вещи, как повседневная жизнь человека. ANCOVA и ANOVA - две статистические модели, которые используются аналитиками и математиками во всем мире.
ANCOVA против ANOVA
Разница между ANCOVA и ANOVA заключается в том, что ANCOVA - это процесс устранения влияния переменных с метрической шкалой из зависимых переменных перед выполнением исследовательского проекта. Между тем, ANOVA - это метод, используемый для исследования разницы между средними значениями различных групп данных с целью единообразия.
ANCOVA - это сокращение от «Анализ ковариации». Причина использования этого метода - оценить, одинаковы ли средние значения зависимой переменной на всех уровнях категориальных независимых переменных. Это делается при контроле эффектов, которые имеют неважные непрерывные переменные. Этот тип модели работает в общих линейных моделях.
ANOVA - это сокращение от «Дисперсионный анализ». Это инструмент анализа, который предоставляет методику изучения и анализа разницы между средними значениями различных групп данных. Проще говоря, это способ выяснить, заслуживают ли внимания результаты опроса или эксперимента. Этот тип модели может работать как в линейных, так и в нелинейных моделях.
Таблица сравнения ANCOVA и ANOVA
| Параметры сравнения | ANCOVA | ANOVA |
| Имея в виду | ANCOVA оценивает наличие единого среднего для различных групп переменных. | ANOVA анализирует разницу между средними значениями различных групп данных. |
| Сокращенное название | ANCOVA - это сокращение от «Анализ ковариации». | ANOVA - это сокращение от «Дисперсионный анализ». |
| Функции | ANCOVA используется только в общих линейных моделях. | ANOVA используется как в линейных, так и в нелинейных моделях. |
| Включения | ANCOVA включает как категориальные, так и интервальные переменные. | ANOVA включает только категориальные переменные. |
| Ковариантный | Ковариата всегда рассматривается в случае использования ANCOVA. | Ковариата не рассматривается в случае использования ANOVA. |
| Природа | ANCOVA более надежен по сравнению с последним. | ANOVA не так надежен и может быть необъективным. |
| Вариант WG | ANCOVA разделяет вариацию WG на ковариативные и индивидуальные различия. | ANOVA приписывает вариацию WG индивидуальным различиям. |
| Вариант BG | ANCOVA разделяет вариацию ГК на ковариату и лечение. | ANOVA назначает лечение вариации ГК. |
Что такое ANCOVA?
ANCOVA, или ковариационный анализ, представляет собой метод проверки того, являются ли средние значения зависимых переменных единообразными на всех уровнях категориальных независимых переменных. Эти независимые переменные также называются «лечением». Более того, он контролирует влияние других непрерывных переменных, которые не так важны. Эти переменные также называются «ковариатами».
ANCOVA используется только для общих линейных моделей. Этот тип модели сочетает анализ вариаций с регрессией. Модель может функционировать как метод увеличения статистической мощности за счет снижения дисперсии ошибок внутри групп. Более того, он может даже откалибровать различия, которые уже существуют в целых группах.
При использовании ANCOVA делается 5 основных предположений. К ним относятся линейность регрессии, однородность дисперсии ошибок, независимость членов ошибки, нормальность членов ошибки и однородность наклонов регрессии. Эти предположения также влияют на интерпретацию результатов. Более того, дополнительно предполагается, что наклон ковариат одинаков для всех групп, содержащих методы лечения.
При изучении результатов есть важный главный эффект, если есть заметная разница между уровнями одной независимой переменной. Это когда игнорируются все остальные факторы.
Что такое ANOVA?
ANOVA или дисперсионный анализ - это метод, который используется для оценки разницы между средними значениями различных групп данных. Это статистический инструмент, который разделяет наблюдаемую совокупную изменчивость, которую можно увидеть внутри данных. Эти данные часто делятся на две части - случайные факторы и систематические факторы.
Проще говоря, ANOVA - это первый шаг к анализу результатов, которые различные факторы имеют на заданном наборе данных. По завершении теста или исследования аналитик проводит дополнительные тесты по факторам, которые приводят к несогласованности набора данных. Результаты теста ANOVA используются в f-тесте для создания дополнительных данных, которые корректируются с помощью предложенных регрессионных моделей.
Другой функцией ANOVA является одновременное сравнение двух или более групп с целью определения, есть ли у них отношения. Результат формулы открывает путь к анализу различных групп данных для определения вариабельности, которая существует внутри или между выборками. Если никакой разницы не обнаружено, это называется нулевой гипотезой.
ANOVA бывает двух основных типов - односторонний и двухсторонний. Они зависят от количества переменных, которые существуют в результате теста дисперсии.
Основные различия между ANCOVA и ANOVA
- ANCOVA оценивает наличие единого среднего для различных групп переменных, в то время как ANOVA анализирует разницу между средними значениями различных групп данных.
- ANCOVA - это сокращение от «Анализ ковариации», а ANOVA - от «Анализ дисперсии».
- ANCOVA используется только в общих линейных моделях, в то время как ANOVA используется как в линейных, так и в нелинейных моделях.
- ANCOVA включает как категориальные, так и интервальные переменные, тогда как ANOVA включает только категориальные переменные.
- ANCOVA всегда учитывает ковариату, а ANOVA ее игнорирует.
- ANCOVA более энергичный и беспристрастный по сравнению с ANOVA.
Вывод
ANCOVA и ANOVA - два термина, которые очень распространены в мире статистики. Это статистические модели, которые имеют похожее название, но разные концепции. Основная отличительная особенность этих двух состоит в том, что ANCOVA работает только в общих линейных моделях, в то время как ANOVA работает как в линейных, так и в нелинейных моделях.
