ANOVA i ANCOVA
ANOVA vs ANCOVA
ANOVA i ANCOVA są zarówno modelami statystycznymi, które mają różne cechy:
ANOVA
Analiza wariancji (ANOVA) to zbiór modeli statystycznych i ich procedur, które są wykorzystywane do obserwowania różnic między średnimi trzech lub więcej zmiennych w populacji na podstawie przedstawionej próbki. Jest to bardzo przydatne przy porównywaniu trzech lub więcej środków.
Jest to narzędzie statystyczne wykorzystywane w wielu sektorach, takich jak rolnictwo, psychologia i różne gałęzie przemysłu. Zakłada on, że każda obserwacja jest niezależna, że przedziały czasu pomiaru między DV i CV oraz że podstawowe populacje muszą być rozmieszczone normalnie i muszą mieć tę samą wariancję.
Modele ANOVA:
1. Modele z efektami stałymi, które zakładają, że dane z normalnych populacji, które różnią się między sobą, umożliwiają oszacowanie zakresu reakcji, jakie będą wywoływać w ich kierunku. 2. Modele efektów losowych, które zakładają, że dane z ograniczonej hierarchii różnych populacji są próbkowane z różnymi poziomami czynników. 3. Modele efektów mieszanych, które opisują sytuacje, w których występują zarówno efekty stałe, jak i losowe.
Chociaż można również zastosować model nieliniowy, wszystkie podejścia do analizy wariancji wykorzystują model liniowy, aby stworzyć założenie prawdopodobnego rozkładu odpowiedzi. Zakłada się, że sprawa jest niezależna i że model upraszcza analizę statystyczną. Zakłada również normalny rozkład wartości resztowych i równość wariancji, a wariancja musi być zawsze stała.
Rodzaje ANOVA: Jednokierunkowa ANOVA służy do testowania różnic między dwiema lub większą liczbą niezależnych grup. • ANOVA czynnikowa, jest stosowana w badaniu efektów interakcji pomiędzy terapiami. • ANOVA z powtarzanymi pomiarami jest stosowana, gdy ten sam przedmiot jest stosowany do każdego leczenia. • Wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA) jest stosowana, gdy istnieje więcej niż jedna zmienna odpowiedzi
ANCOVA ANCOVA jest modelem ANOVA, który ma ogólny model liniowy z ciągłą zmienną wyniku (ilościową, skalowaną) i dwiema lub większą liczbą zmiennych predykcyjnych, przy czym co najmniej jedna jest ciągła, a co najmniej jedna jest kategoryczna (nominalna, nieskalowana). Jest to połączenie ANOVA i regresji dla zmiennych ciągłych i ma współzmienną. Jego interpretacja zależy od pewnych założeń dotyczących danych wprowadzonych do modelu. Relacja między zmiennymi zależnymi i niezależnymi musi być liniowa w parametrach. Ocenia się, czy populacja oznacza, że została skorygowana, aby różnice między zmiennymi były różne na poziomach zmiennych zależnych. Efekty trzeciej zmiennej są statystycznie kontrolowane w ANCOVA i dowolna liczba niezależnych zmiennych i CV może być wykorzystana do stworzenia jednokierunkowych, dwukierunkowych i wielowymiarowych projektów ANCOVA. ANCOVA zakłada, że zmienne zależne muszą być liniowo powiązane ze zmiennymi zależnymi i że muszą mieć jednorodność efektu regresji. Zakłada się, że zmienne towarzyszące nie powinny być powiązane ze zmiennymi niezależnymi i nie powinny być nadmiernie skorelowane ze sobą. streszczenie 1. ANOVA to modele statystyczne i techniki wykorzystywane do obserwowania różnicy między zmiennymi, podczas gdy ANCOVA jest modelem ANOVA. 2. ANOVA wykorzystuje modele liniowe i nieliniowe, podczas gdy ANCOVA wykorzystuje ogólny model liniowy. 3. ANCOVA ma współzmienną, podczas gdy ANOVA tego nie robi.
