Unterschied zwischen ANOVA und ANCOVA Unterschied zwischen

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA und ANCOVA sind beide statistische Modelle, die verschiedene Merkmale haben:

ANOVA

Varianzanalyse (ANOVA) ist eine Sammlung von statistischen Modellen und deren Verfahren, die verwendet werden, um Unterschiede zwischen den Mitteln von drei oder mehr Variablen in a zu beobachten Bevölkerung basierend auf der Stichprobe vorgestellt. Es ist sehr nützlich, um drei oder mehr Mittel zu vergleichen.

Es ist ein statistisches Werkzeug, das in verschiedenen Sektoren wie Landwirtschaft, Psychologie und verschiedenen Industrien verwendet wurde. Es wird davon ausgegangen, dass jede Beobachtung unabhängig ist, dass die Intervalle zwischen DV und CV gemessen werden und dass die zugrunde liegenden Populationen normal verteilt sein müssen und die gleiche Varianz aufweisen müssen.

ANOVA-Modelle:

1. Fixed-Effects-Modelle, die davon ausgehen, dass Daten von normalen Populationen, die sich in ihren Mittelwerten unterscheiden, die Einschätzung des Antwortbereichs erlauben, den jede Behandlung ihnen gegenüber erzeugen wird.

2. Random-Effects-Modelle, die davon ausgehen, dass Daten aus einer eingeschränkten Hierarchie verschiedener Populationen mit unterschiedlichen Faktorstufen abgetastet werden.

3. Mixed-Effects-Modelle, die Situationen beschreiben, in denen sowohl feste als auch zufällige Effekte vorhanden sind.

Obwohl auch ein nichtlineares Modell verwendet werden kann, verwenden alle Ansätze zur Varianzanalyse ein lineares Modell, um die Annahme der wahrscheinlichen Verteilung der Antwort zu erstellen.

Es wird angenommen, dass der Fall unabhängig ist und dass das Modell die statistische Analyse vereinfacht. Es nimmt auch die Normalverteilung der Residuen und die Varianzgleichheit an und die Varianz muss immer konstant sein.

Arten von ANOVA:

? One-Way-ANOVA, wird verwendet, um auf Unterschiede zwischen zwei oder mehr unabhängigen Gruppen zu testen.

? Faktorielle ANOVA, wird in der Studie der Wechselwirkungseffekte zwischen Behandlungen verwendet.

? ANOVA mit wiederholten Messungen wird verwendet, wenn für jede Behandlung dieselbe Person verwendet wird.

? Multivariate Varianzanalyse (MANOVA), wird verwendet, wenn mehr als eine Antwortvariable vorhanden ist

ANCOVA

ANCOVA ist ein ANOVA-Modell, das ein allgemeines lineares Modell mit einer kontinuierlichen Ergebnisvariablen (quantitativ, skaliert) und zwei oder mehr Prädiktorvariablen, wobei mindestens eine kontinuierlich und mindestens eine kategorisch (nominal, nicht skaliert) ist.

Es ist eine Verschmelzung von ANOVA und Regressionen für kontinuierliche Variablen und hat eine Kovariate. Seine Interpretation hängt von bestimmten Annahmen über die in das Modell eingegebenen Daten ab.

Die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen muss in Parametern linear sein. Es wird bewertet, ob die Populationsgröße, die um Unterschiede in den Kovariaten bereinigt wurde, sich auf der Ebene der abhängigen Variablen unterscheidet.

Die Auswirkungen einer dritten Variablen werden in ANCOVA statistisch kontrolliert, und eine beliebige Anzahl von unabhängigen Variablen und CVs kann verwendet werden, um ANCOVA-Designs in einer Richtung, zwei Richtungen und mehreren Dimensionen zu erstellen.

ANCOVA geht davon aus, dass Kovariaten linear mit den abhängigen Variablen in Beziehung stehen müssen und dass sie eine Homogenität des Regressionseffekts aufweisen müssen. Es wird angenommen, dass die Kovariaten nicht mit den unabhängigen Variablen in Beziehung stehen sollten und dass sie nicht zu stark miteinander korreliert sein sollten.

Zusammenfassung

1. ANOVA sind statistische Modelle und Techniken, die verwendet werden, um den Unterschied zwischen Variablen zu beobachten, während ANCOVA ein ANOVA-Modell ist.

2. ANOVA verwendet sowohl lineare als auch nichtlineare Modelle, während ANCOVA ein allgemeines lineares Modell verwendet.

3. ANCOVA hat eine Kovariate, während ANOVA dies nicht tut.