Разлика између АНОВА и АНЦОВА

АНОВА вс АНЦОВА

АНОВА и АНЦОВА су оба статистичка модела која имају различите карактеристике:

АНОВА

Анализа варијанце (АНОВА) је збирка статистичких модела и њихових поступака који се користе за посматрање разлика између три или више варијабли у популацији на основу представљеног узорка. Веома је корисно када упоређујете три или више средстава.

То је статистички алат који се користи у неколико сектора као што су пољопривреда, психологија и различите индустрије. Претпоставља се да је свако опажање независно, да су интервали нивоа мерења између ДВ и ЦВ и да се основне популације морају нормално дистрибуирати и морају имати исту варијанцу.

АНОВА модели:

1. Модели са фиксним ефектима који претпостављају да подаци из нормалне популације који се разликују у својим средствима омогућавају процену опсега одговора који ће произвести било који третман према њима..
2. Модели случајних ефеката који претпостављају да се подаци из ограничене хијерархије различитих популација узоркују са различитим нивоима фактора.
3. Модели мешовитих ефеката који описују ситуације у којима су присутни и фиксни и случајни ефекти.

Иако се може користити и нелинеарни модел, сви приступи анализи варијанце користе линеарни модел да би се створила претпоставка вероватне дистрибуције одговора.
Претпоставља се да је случај независан и да модел поједностављује статистичку анализу. Такође подразумева нормалну расподелу остатака и једнакост варијација и да варијанца мора увек бити константна.

Врсте АНОВА:

Једносмерна АНОВА користи се за тестирање разлике између две или више независних група.
и¿½ Факторски АНОВА, користи се у испитивању ефеката интеракције између третмана.
и¿½ Поновљене мере АНОВА, користи се када се исти предмет користи за сваки третман.
и¿½ Мултиваријантна анализа варијанце (МАНОВА) користи се када постоји више од једне променљиве одговора

АНЦОВА

АНЦОВА је АНОВА модел који има општи линеарни модел са континуираном променљивом исходом (квантитативном, скалираном) и две или више променљивих предвиђања, при чему је најмање једна непрекидна, а најмање једна категорична (номинална, не скалирана).

То је спајање АНОВА и регресије за континуиране променљиве и има коваријат. Његова интерпретација зависи од одређених претпоставки о подацима унесеним у модел.

Однос између зависних и независних варијабли мора бити линеаран у параметрима. Процењује да ли се средства популације прилагођена разликама на коваријатима разликују на нивоу зависних променљивих.

Ефекти треће променљиве су статистички контролисани у АНЦОВА и било који број независних променљивих и ЦВ може се користити за креирање једносмерних, двосмерних и мултиваријантних АНЦОВА дизајна.

АНЦОВА претпоставља да коваријати морају бити линеарно повезани са зависним променљивим и да морају да имају хомогеност регресијског ефекта. Претпоставља да би коваријати требали бити повезани са независним варијаблама и да не би требали бити претерано корелирани једни с другима.

Резиме

1. АНОВА су статистички модели и технике који се користе да се уочи разлика између променљивих, док је АНЦОВА АНОВА модел.
2. АНОВА користи линеарне и нелинеарне моделе, док АНЦОВА користи општи линеарни модел.
3. АНЦОВА има коваријат док АНОВА нема.