Skillnaden mellan ANOVA och ANCOVA



 ANOVA vs ANCOVA

ANOVA och ANCOVA är båda statistiska modeller som har olika funktioner:

ANOVA

Variansanalys (ANOVA) är en samling av statistiska modeller och deras metoder som används för att observera skillnader mellan medelvärdena för tre eller flera variabler i en population basera på provet presenteras. Det är mycket användbart vid jämförelse av tre eller flera medel.

Det är ett statistiskt verktyg som har använts i flera sektorer som jordbruk, psykologi, och olika branscher. Det förutsätter att varje observation är oberoende, att intervallen nivåmätning mellan DV och CV, måste och att de underliggande populationer måste fördelas normalt och har samma varians.

ANOVA modeller:

1. Fast-effekter modeller som antar att data från normala populationer som skiljer sig åt i sina medel gör det möjligt att uppskatta de olika svar som eventuella behandlingar mot dem kommer att generera.
2. Random-effekter modeller som antar att data från en begränsad hierarki av olika populationer samplas med olika faktornivåer.
3. Blandade Effekter modeller som beskriver situationer där både fasta och slumpmässiga effekter förekommer.

Även om en icke-linjär modell kan också användas, alla metoder för analys av variansen använda en linjär modell för att skapa antagandet av svaret ??? troliga fördelning.
Det förutsätter att målet är oberoende och att modellen förenklar den statistiska analysen. Det förutsätter också den normala fördelningen av residualerna och lika varianser och att variansen måste alltid vara konstant.

Typer av ANOVA:

??? Envägs ANOVA, används för att testa för skillnader mellan två eller flera oberoende grupper.
??? Facto ANOVA, användes i studien av interaktionseffekter mellan behandlingarna.
??? Upprepade mätningar ANOVA, används när samma ämne används för varje behandling.
??? Multivariat variansanalys (MANOVA), används när det finns mer än en responsvariabel



ANCOVA

ANCOVA är en ANOVA-modell som har en allmän linjär modell med en kontinuerlig utfallsvariabeln (kvantitativ, skalad) och två eller flera prediktorvariabler, där åtminstone en är kontinuerlig och åtminstone en är kategorisk (nominellt, icke-skalas).

Det är en sammanslagning av ANOVA och regressioner för kontinuerliga variabler och har en kovariat. Dess tolkning beror på vissa antaganden om de uppgifter som förs in i modellen.

Förhållandet mellan de beroende och oberoende variabler ska vara linjär i parametrarna. Den utvärderar huruvida befolkning innebär att har justerats för skillnader på variablerna skiljer sig på nivåerna av beroende variabler.

Effekterna av en tredje variabel är statistiskt kontrollerade i ANCOVA och ett antal oberoende variabler och CV kan användas för att skapa en enkelriktad, dubbelriktad, och multivariata ANCOVA mönster.

ANCOVA förutsätter att variablerna måste vara linjärt relaterade till beroende variabler och att de måste ha homogenitet regressionseffekt. Det förutsätter att variablerna ska vara oberoende de oberoende variablerna och de bör inte vara alltför korrelerade med varandra.

Sammanfattning

1. ANOVA är statistiska modeller och metoder som används för att observera skillnaden mellan variablerna medan ANCOVA är en ANOVA modell.
2. ANOVA använder både linjära och icke-linjära modeller medan ANCOVA använder en allmän linjär modell.