ANOVA и ANOCVA - это два разных метода, используемых в статистике для анализа заданных данных или выборки либо с одной переменной, либо с более чем одной переменной.
ANOVA против ANOCVA
В разница между ANOVA и ANOCVA заключается в том, что ANOVA (дисперсионный анализ) изучает дисперсию статистических данных для анализа, а ANOCVA (анализ ковариации) изучает ковариацию статистических данных для анализа. То есть, если мы используем ANOVA, нам нужно знать дисперсию данных или выборки, а с другой стороны, если мы используем ANOCVA, нам нужно знать ковариацию статистических данных.
Выбор метода зависит от данных, которые изучаются, т. Е. От категории и характера данных.
Таблица сравнения ANOVA и ANOCVA
| Параметр сравнения | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| Имея в виду | ANOVA исследует дисперсию приведенных статистических данных. | ANOCVA исследует ковариацию данных для анализа. |
| Использование ковариации | ANOVA не использует ковариацию. | ANOCVA использует ковариацию. |
| Надежный | Менее надежен по сравнению с ANOCVA. | ANOCVA более надежен и беспристрастен по сравнению с ANOVA. |
| Модель | ANOVA использует как линейные, так и нелинейные модели. | В то время как ANOCVA использует только общую линейную модель. |
| Переменная | ANOVA включает категориальные переменные. | ANOCVA включает как категориальные, так и интервальные переменные. |
Что такое ANOVA?
ANOVA расшифровывается как «дисперсионный анализ». Это статистический метод, используемый для анализа данной выборки или данных, содержащих одну или несколько переменных. Он используется для наблюдения за разницей между средними значениями двух, трех или более переменных, присутствующих в выборке.
Его можно использовать как для линейной, так и для нелинейной модели. ANOVA обеспечивает статистический тест на равенство двух или более средних значений генеральной совокупности и, следовательно, обобщает t-критерий за пределы двух средних. Чтобы использовать модель ANOVA, мы просто разделяем вариации внутри группы на обработки.
Это широко используемый метод, а также популярный метод, поскольку он требует меньше усилий, а быстрые результаты можно рассчитать с помощью дисперсионного анализа. Кроме того, вероятность ошибки меньше. Обычно он используется в таких секторах, как сельское хозяйство, психология и т. Д., Он имеет различные модели и типы.
Давайте посмотрим на различные типы и модели ANOVA.
Типы ANOVA-:
Классы моделей ANOVA-:
Что такое ANOCVA?
ANOCVA расшифровывается как «Анализ ковариации». Это также статистический инструмент, используемый для анализа выборки или группы выборок одной или нескольких переменных на основе ковариации. Он использует общую линейную модель, т.е. подразумевает, что зависимая переменная и независимая переменная имеют линейную связь.
Он более надежен, поскольку использует ковариацию, что делает его статистически более мощным. ANOCVA сложно рассчитать по сравнению с ANOVA.
Мы можем понимать это как ANOVA и регрессию, используемые до некоторой степени вместе, то есть две переменные (зависимая и независимая) связаны друг с другом в линейной зависимости. Кроме того, у них есть однородность, которая возникает из-за регрессии.
Кроме того, использование ANOCVA и результаты, полученные с его помощью, полностью зависят от типа и характера данных. Как правило, ANOCVA проверяет, различаются ли различные средние значения выборки, скорректированные с учетом различий в независимых переменных, на разных уровнях зависимых переменных.
Короче говоря, ANOCVA на самом деле является моделью ANOVA.
Основные различия между ANOVA и ANOCVA
Часто задаваемые вопросы (FAQ) о ANOVA и ANOCVA
Двусторонний дисперсионный анализ - это факторный дисперсионный анализ?
Двусторонний дисперсионный анализ, как правило, не является факториальной Anova. Основное различие между ними:
Двусторонний дисперсионный анализ - Двусторонний дисперсионный анализ помогает нам понять, существует ли взаимодействие между двумя независимыми переменными. Он просто добавляет к регрессии одну независимую переменную.Актерский ANOVA - С другой стороны, факторная переменная используется для определения среднего значения двух или более независимых переменных. Он просто добавляет к регрессии одно, два или более количества независимых переменных.
Каковы предположения ANOVA?
Предположения Anova:
Является ли ANOVA параметрическим?
ANOVA является параметрическим, но может быть и непараметрическим. Когда он используется для данных оценки, он становится параметрическим, а когда он используется для ранжирования или упорядочивания данных, он становится непараметрическим.
Что означает значение P в ANOVA?
P-значение представляет собой вероятность наблюдения результата при проверке статистической гипотезы, по крайней мере, столь же экстремального, как и фактически наблюдаемый результат.
Какова нулевая гипотеза для ANOVA?
Существуют разные нулевые гипотезы для одно- и двухсторонней Anova.
В чем разница между Anova и t-тестом?
И t-тест, и ANOVA используются для определения различий в средних значениях совокупности различных групп. Основное различие между Anova и t-тестом заключается в том, что t-тест используется для проверки разницы в средних значениях только двух групп. С другой стороны, ANOVA аналогичен запуску нескольких t-тестов. Он может исследовать более двух групп.
Вывод
Оба метода (ANOVA и ANOCVA) предназначены для анализа статистических данных или выборки, содержащей одну или несколько переменных. Если ANOVA использует только дисперсию, ANOCVA использует ковариацию для получения результатов.
ANOVA использует для исследования как линейные, так и нелинейные модели. С другой стороны, ANOCVA использует только общую линейную модель для исследования. По сравнению с ANOVA, ANOCVA более надежен и беспристрастен.
В ANOVA меньше вычислительной работы по сравнению с ANOCVA, так как в ANOCVA сначала нужно разделить вариации в обработке и ковариации, а затем нам нужно вычислить ковариацию.
ANOCVA - это модель ANOVA, которая включает как ANOVA, так и регрессию. Хотя ANOCVA является статистически более мощным методом, поскольку он использует ковариацию, а также сочетает ANOCVA и регрессию, мы не можем использовать его каждый раз.
Выбор наилучшего метода анализа и заключения зависит от характера и типа данных. Статистика может дать нам только результаты, интерпретация результатов зависит от людей, которые ее используют.
То есть в статистике используются разные методы для одной и той же цели, и все они дают разные-разные результаты. Поэтому выбор правильной техники очень важен для получения правильных и наиболее полезных результатов.
Точно так же мы не можем сделать вывод, что использование ANOCVA каждый раз дает нам лучшие и наиболее правильные результаты, хотя это более мощный и надежный метод. Но опять же, правильность результатов зависит от данных, цели и характера данных, а также нескольких других факторов.
использованная литература
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
