АНОВА срещу АНКОВА

ANOVA и ANCOVA са статистически модели, които имат различни характеристики:

ANOVA

Анализът на дисперсията (ANOVA) представлява съвкупност от статистически модели и техните процедури, които се използват за наблюдение на разликите между средните стойности на три или повече променливи в популацията въз основа на представената извадка. Много е полезно при сравняване на три или повече средства.

Това е статистически инструмент, който се използва в няколко сектора като селското стопанство, психологията и различните индустрии. Предполага се, че всяко наблюдение е независимо, че интервалите на измерване между DV и CV и че основните популации трябва да бъдат разпределени нормално и трябва да имат една и съща разлика.

ANOVA модели:

1. Моделите с фиксирани ефекти, които предполагат, че данните от нормални популации, които се различават по своето средство, позволяват да се изчисли обхватът на реакцията, който ще генерира всяко лечение спрямо тях.
2. Модели със случайни ефекти, които предполагат, че данните от ограничена йерархия на различни популации се вземат на извадка с различни факторни нива.
3. Моделите със смесени ефекти, които описват ситуациите, в които присъстват както фиксирани, така и случайни ефекти.

Въпреки че може да се използва и нелинеен модел, всички подходи към анализа на дисперсията използват линеен модел, за да създадат предположението за вероятното разпределение на отговора.
Предполага се, че случаят е независим и че моделът опростява статистическия анализ. Той също така предполага нормалното разпределение на остатъците и равенството на вариациите и че дисперсията винаги трябва да бъде постоянна.

Видове ANOVA:

� Еднопосочна ANOVA, се използва за тестване на разликите между две или повече независими групи.
� Factorial ANOVA, се използва при изследване на ефектите на взаимодействие между леченията.
� Многократни мерки ANOVA, се използва, когато за всяко лечение се използва един и същ обект.
� Многоварианен анализ на дисперсията (MANOVA), се използва, когато има повече от една променлива променлива

ANCOVA

ANCOVA е модел на ANOVA, който има общ линеен модел с променлива за непрекъснат резултат (количествена, мащабирана) и две или повече променливи променливи, където поне една е непрекъсната и поне една е категорична (номинална, не мащабирана).

Това е сливане на ANOVA и регресии за непрекъснати променливи и има ковариант. Интерпретацията му зависи от определени предположения за данните, въведени в модела.

Връзката между зависимите и независимите променливи трябва да е линейна в параметрите. Той оценява дали популационните средства, които са коригирани за разликите по ковариатите, се различават в нивата на зависимите променливи.

Ефектите на трета променлива са статистически контролирани в ANCOVA и всеки брой независими променливи и CV могат да бъдат използвани за създаване на еднопосочни, двупосочни и многовариантни ANCOVA проекти.

ANCOVA приема, че ковариатите трябва да са линейно свързани със зависимите променливи и че те трябва да имат хомогенност на регресиращия ефект. Предполага се, че ковариатите трябва да нямат връзка с независимите променливи и те не трябва да бъдат прекалено свързани помежду си.

резюме

1. ANOVA са статистически модели и техники, използвани за наблюдение на разликата между променливи, докато ANCOVA е ANOVA модел.
2. ANOVA използва както линейни, така и нелинейни модели, докато ANCOVA използва общ линеен модел.
3. ANCOVA има ковариант, докато ANOVA не.

Препратки