Существует множество статистических моделей по математике и различным предметам. Различные модели предлагаются методами ANOVA и ANCOVA. У них есть уникальные модели и формулы для лучших решений. Оба используются в статистическом и математическом анализе. ANOVA - это тест средних значений групп, которые ANCOVA влияет на шкалы показателей.
ANOVA против ANCOVA
Разница между ANOVA и ANCOVA заключается в их процессе. ANOVA - это процесс исследования групп на однородность. ANCOVA - это процесс устранения влияния более чем на одну метрическую шкалу. ANOVA используется как в линейных, так и в нелинейных моделях. ANCOVA используется только в линейной модели. Атрибуты внутри группы (WG) в ANOVA варьируются в зависимости от человека. Разделение внутри группы (DWG) варьируется от человека к человеку.
ANOVA обозначает дисперсионный анализ. ANOVA - это не что иное, как оценочные процедуры статистического анализа. Статистик Рональд Фишер - тот, кто нашел ANOVA. Проще говоря, это различия между группами. Основная цель ANOVA - проанализировать различные средства. Закон полной дисперсии - это концепция дисперсионного анализа, то есть изменения, в частности, и дисперсии атрибутов компонентов. ANOVA - это не что иное, как статистический тест для поиска средств равенства и различий.
ANCOVA означает анализ ковариации. Это общая линейная модель в статистике. Главное в ANCOVA состоит в том, что данное значение зависимой переменной равно независимой переменной. ANCOVA также называется лечением. Основным интересом ANCOVA является управление потоком непрерывных переменных, ковариат или мешающих переменных. ANCOVA разбирает дисперсию по математике.
Таблица сравнения ANOVA и ANCOVA
| Параметры сравнения | ANOVA | ANCOVA |
| Определение | ANOVA - это процесс определения средств групп | ANCOVA - это процесс устранения влияния на метрическую шкалу. |
| Модели | ANOVA имеет как линейные, так и нелинейные модели. | У ANCOVA есть только линейная модель. |
| Переменные | ANOVA имеет только категориальные переменные. | В ANCOVA есть категориальные и интервальные переменные. |
| Ковариантный | ANOVA игнорирует ковариату. | ANCOVA рассматривает ковариату. |
| Вариация BG | ANOVA имеет атрибут между группой (BG) | У ANCOVA есть Divides Between Group (BG). |
| Вариант WG | ANOVA имеет атрибут внутри группы (WG). | У ANCOVA есть Divide Within Group (WG) |
Что такое ANOVA?
В ХХ веке дисперсионный анализ дал свои плоды. анализ включает гипотезы, разбиение, квадраты и т. д. Он также включает экспериментальные методы и модели. В 1770 году Лаплас был тем, кто проводил проверку гипотез. Метод наименьших квадратов был основан Гауссом и Лапласом в 1800 году. После этого он используется в астрономии и геодезии. ANOVA рассматривает методы наименьших квадратов Лапласом в 1827 году. С их помощью он измеряет атмосферные приливы и отливы.
В 1918 году Рональд Фишер нашел термин «дисперсия». ANOVA стал популярен благодаря книге Рональда Фишера «Статистические методы для научных работников». Впервые его опубликовал Ежи Нейман. Модель имеет линейную зависимость между зависимой переменной и независимой переменной. ANOVA в основном используется в сложных отношениях для лучших решений. ANOVA имеет три модели различных классов, а именно модели с фиксированным эффектом, модели со случайным эффектом и модели со смешанным эффектом.
ANOVA применяется несколькими разными подходами. Линейная модель - это самая основная модель, используемая в ANOVA. У линейных моделей есть только идеальные решения, а нелинейные пересекают уровни факторов. Данные будут сбалансированы для лучшей интерпретации, а несбалансированные данные нуждаются в лучшем понимании. Экспериментальные единицы имеют случайное назначение обработок. Перед экспериментом необходимо объявить рандомизацию. Основная цель случайного присвоения - проверка нулевой гипотезы.
Что такое ANCOVA?
ANCOVA относится к ковариационному анализу. ANCOVA может увеличить возможности статистической мощности. Используя эту возможность, он обнаружил разницу между группами, обнаружив дисперсию ошибок внутри группы. F-тест - основа для поиска различий. Это концепция дисперсии внутри разных групп. ANCOVA также корректирует ранее существовавшие различия внутри групп.
Основная противоречивая концепция ANCOVA заключается в исправлении различий, существующих в DV. Но в этих условиях невозможно произвести равное вычисление случайным образом. CV используется для корректировки значений в ANCOVA. Но эти ковариаты не нашли статистических методов и не могут уравнять группы. IV, устраняющий дисперсию, на которую намекает CV, всегда связан с DV, а также удаляет значительную переменную из групп, которые приводят к бессмысленным решениям.
ANOVA в основном используется в сравнительном анализе. Он находит разные интересные результаты. Отношение двух дисперсий может определять статистическую значимость. Но это соотношение не зависит от наблюдений. Значение не меняется при сложении констант и умножении констант. В качестве решений подразделения используют выражающие наблюдения. Чтобы упростить данные, мы всегда вычитаем константу из значений. Кодирование данных - хороший пример ANCOVA.
Основные различия между ANOVA и ANCOVA
Вывод
И ANOVA, и ANCOVA имеют уникальный метод статистического анализа. ANOVA может работать как с линейными, так и с нелинейными моделями. ANCOVA работает только с линейными моделями. У обоих есть несколько методов и моделей для лучших решений. Формулы помогут легко найти результат. Более сложные алгоритмы выполняются с помощью ANOVA. В методе ANOVA доступны многие типы методов анализа. Метод ANCOVA имеет несколько методов допущений. ANCOVA также считает, что силовые методы полезны для математического анализа.
