Razlika između ANOVA i ANCOVA

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA i ANCOVA su statistički modeli koji imaju različite značajke:

ANOVA

Analiza varijance (ANOVA) je skup statističkih modela i njihovih postupaka koji se koriste za promatranje razlika između sredstava od tri ili više varijabli u populaciji na temelju predstavljenog uzorka. Vrlo je korisna u usporedbi tri ili više sredstava.

To je statistički alat koji se koristio u nekoliko sektora kao što su poljoprivreda, psihologija i različite industrije. Pretpostavlja se da je svako promatranje neovisno, da su intervali razine mjerenja između DV-a i CV-a i da se temeljne populacije moraju normalno distribuirati i moraju imati istu varijancu.

ANOVA modeli:

1. Modeli s fiksnim učinkom koji pretpostavljaju da podaci iz normalne populacije koji se razlikuju u sredstvima dopuštaju procjenu raspona odgovora koji će proizvesti bilo koji tretman prema njima.
2. Modeli nasumičnih učinaka koji pretpostavljaju da se podaci iz ograničene hijerarhije različitih populacija uzorkuju s različitim razinama faktora.
3. Modeli mješovitih efekata koji opisuju situacije u kojima su prisutni i fiksni i slučajni učinci.

Iako se može koristiti i nelinearni model, svi pristupi analizi varijance koriste linearni model da bi se stvorila pretpostavka vjerojatne raspodjele odgovora..
Pretpostavlja se da je slučaj neovisan i da model pojednostavljuje statističku analizu. Također podrazumijeva normalnu raspodjelu reziduala i jednakost varijacija i da varijanca mora uvijek biti konstantna.

Vrste ANOVA:

Jednosmjerna ANOVA koristi se za ispitivanje razlika između dvije ili više neovisnih skupina.
� Faktorna ANOVA koristi se u ispitivanju učinaka interakcije među tretmanima.
ï½ Ponavljane mjere ANOVA primjenjuje se kad se za svaki tretman primjenjuje isti subjekt.
� Multivarijantna analiza varijance (MANOVA) koristi se kada postoji više od jedne varijable odgovora

ANCOVA

ANCOVA je ANOVA model koji ima općeniti linearni model s varijablom kontinuiranog ishoda (kvantitativnom, skaliranom) i dvije ili više varijabli predviđanja, pri čemu je barem jedna kontinuirana, a najmanje jedna kategorična (nominalna, bez skaliranja).

To je spajanje ANOVA i regresije za kontinuirane varijable i ima kovarijat. Njegova interpretacija ovisi o određenim pretpostavkama o podacima koji su uneseni u model.

Odnos između ovisne i neovisne varijable mora biti linearan u parametrima. Procjenjuje se razlikuju li se podaci populacije prilagođeni razlikama na kovarijatima na razinama ovisnih varijabli.

Učinci treće varijable su statistički kontrolirani u ANCOVA-i i bilo koji broj neovisnih varijabli i CV-i mogu se koristiti za stvaranje jednosmjernih, dvosmjernih i multivarijantnih ANCOVA dizajna.

ANCOVA pretpostavlja da kovarijati moraju biti linearno povezani sa ovisnim varijablama i da moraju imati homogenost regresijskog učinka. Pretpostavlja se da kovarijati ne bi trebali biti povezani sa neovisnim varijablama i da ne bi trebali biti pretjerano korelirani jedni s drugima.

Sažetak

1. ANOVA su statistički modeli i tehnike koji se koriste za promatranje razlike između varijabli dok je ANCOVA ANOVA model.
2. ANOVA koristi linearne i nelinearne modele, dok ANCOVA koristi opći linearni model.
3. ANCOVA ima kovarijat dok ANOVA nema.