Sự khác biệt giữa ANOVA và ANCOVA
Share
ANOVA so với ANCOVA
ANOVA và ANCOVA đều là các mô hình thống kê có các tính năng khác nhau:
ANOVA
Phân tích phương sai (ANOVA) là tập hợp các mô hình thống kê và quy trình của chúng được sử dụng để quan sát sự khác biệt giữa phương tiện của ba hoặc nhiều biến trong một quần thể dựa trên mẫu được trình bày. Nó rất hữu ích trong việc so sánh ba hoặc nhiều phương tiện.
Nó là một công cụ thống kê đã được sử dụng trong một số lĩnh vực như nông nghiệp, tâm lý học và các ngành công nghiệp khác nhau. Nó giả định rằng mỗi quan sát là độc lập, rằng các khoảng đo mức giữa DV và CV và các quần thể bên dưới phải được phân phối bình thường và phải có cùng phương sai.
Mô hình ANOVA:
1. Các mô hình hiệu ứng cố định giả định rằng dữ liệu từ các quần thể bình thường khác nhau về phương tiện cho phép ước tính phạm vi phản ứng mà bất kỳ phương pháp điều trị nào đối với chúng sẽ tạo ra.
2. Các mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên giả định rằng dữ liệu từ hệ thống phân cấp bị ràng buộc của các quần thể khác nhau được lấy mẫu với các mức yếu tố khác nhau.
3. Các mô hình hiệu ứng hỗn hợp mô tả các tình huống có cả hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên.
Mặc dù mô hình phi tuyến cũng có thể được sử dụng, tất cả các phương pháp phân tích phương sai đều sử dụng mô hình tuyến tính để tạo ra giả định về phân phối có thể xảy ra của đáp ứng.
Nó giả định rằng trường hợp này là độc lập và mô hình đơn giản hóa việc phân tích thống kê. Nó cũng giả sử phân phối bình thường của phần dư và đẳng thức của phương sai và phương sai phải luôn không đổi.
Các loại ANOVA:
� ANOVA một chiều, được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa hai hoặc nhiều nhóm độc lập.
� FactOVA ANOVA, được sử dụng trong nghiên cứu về các hiệu ứng tương tác giữa các phương pháp điều trị.
� Các biện pháp lặp đi lặp lại ANOVA, được sử dụng khi cùng một đối tượng được sử dụng cho mỗi điều trị.
� Phân tích đa phương sai (MANOVA), được sử dụng khi có nhiều hơn một biến trả lời
ANCOVA
ANCOVA là mô hình ANOVA có mô hình tuyến tính tổng quát với biến kết quả liên tục (định lượng, tỷ lệ) và hai hoặc nhiều biến dự đoán, trong đó ít nhất một biến liên tục và ít nhất một biến là phân loại (danh nghĩa, không tỷ lệ).
Nó là sự hợp nhất của ANOVA và hồi quy cho các biến liên tục và có hiệp phương sai. Giải thích của nó phụ thuộc vào các giả định nhất định về dữ liệu được nhập vào mô hình.
Mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập phải tuyến tính trong các tham số. Nó đánh giá liệu dân số có nghĩa là đã được điều chỉnh cho sự khác biệt về hiệp phương sai khác nhau về mức độ của các biến phụ thuộc.
Tác động của biến thứ ba được kiểm soát thống kê trong ANCOVA và bất kỳ số lượng biến và CV độc lập nào cũng có thể được sử dụng để tạo các thiết kế ANCOVA một chiều, hai chiều và đa biến.
ANCOVA giả định rằng hiệp phương sai phải liên quan tuyến tính với các biến phụ thuộc và chúng phải có tính đồng nhất của hiệu ứng hồi quy. Nó giả định rằng các hiệp phương sai không liên quan đến các biến độc lập và chúng không nên tương quan quá mức với nhau.
Tóm lược
1. ANOVA là các mô hình và kỹ thuật thống kê được sử dụng để quan sát sự khác biệt giữa các biến trong khi ANCOVA là mô hình ANOVA.
2. ANOVA sử dụng cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính trong khi ANCOVA sử dụng mô hình tuyến tính chung.
3. ANCOVA có hiệp phương sai trong khi ANOVA không.
