Skillnaden mellan ANCOVA och regression



ANCOVA vs Regression

Både ANCOVA och regression är statistiska metoder och verktyg. ANCOVA och regression delar många likheter men också har tydliga särdrag från varandra. Både ANCOVA och regression är baserade på en kovariat som är en kontinuerlig prediktor variabel.

ANCOVA står för analys av Covariance. Det är en kombination av en envägs ANOVA (variansanalys) och linjär regression, en variant av regression. Det handlar både kategoriska och kontinuerliga variabler. Det är en specifik statistisk metod för att bestämma omfattningen av variansen för en variabel som beror på variabiliteten i någon annan variabel.

ANCOVA är i grunden ANOVA med mer sofistikerade och tillägget av en kontinuerlig variabel i en befintlig ANOVA-modellen. En annan form av ANCOVA är MANCOVA (multivariat analys av Covariance). Dessutom är ANCOVA en allmän linjär modell som har en kontinuerlig utfallsvariabeln och två eller flera prediktorvariabler. De två prediktorvariabler är både kontinuerliga och kategoriska variabler.

I en kontinuerlig variabel, är data kvantitativa och skalas medan det kategoriska data karakteriseras som nominell och icke-skalas. ANCOVA används främst för att kontrollera faktorer som inte kan randomiserade men ändå kan beräknas på ett intervallskala i experimentell design medan på observations mönster, används den för att radera de variabla effekter som ändrar förhållandet mellan kategoriska oberoende och intervall anhöriga. MANCOVA har också viss användning i regressionsmodeller där dess huvudsakliga funktion är att passa regressioner både kategoriska och intervall oberoende.
ANCOVA är en modell som bygger på linjär regression, där den beroende variabeln måste vara linjär till den oberoende variabeln. Ursprunget till MANCOVA samt ANOVA härrör från jordbruket, där de viktigaste variablerna handlar om skördarna.
Å andra sidan, är regression också ett statistiskt verktyg som finns i många varianter. Dess varianter inkluderar den linjära regressionsmodellen, enkel linjär regression, logistisk regression, icke-linjär regression, nonparametric regression, robust regression, och stegvis regression. Regressions behandlar kontinuerliga variabler.
Regression är förhållandet mellan en beroende variabel och oberoende variabel till varandra. I denna modell, det finns en beroende variabel och en eller flera oberoende variabler. Det finns också ett försök att förstå den förändring av värdena för den beroende variabeln grund av förändringar i en av de oberoende varianter. I denna situation, förblir de övriga oberoende varianter fast.

I regression, finns det två grundläggande typer: den linjära regressionen och multipel regression. I linjär regression, är en oberoende variabel som används för att förklara och / eller förutsäga resultatet av 'Y' (som variabeln försöker förutsäga). Å andra sidan finns det också flera som regression använder inte en utan två eller flera oberoende variabler att förutsäga resultatet.



Ekvationen för både linjär och linjär regression är: y = a + bx + u medan formen för multipel regression är: y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + + BtXt + u.

I båda ekvationer, 'Y' står för variabel som försöker förutsäga; 'X' är den variabla verktyg för att förutsäga den 'Y' variabel; 'A' är interceptet, 'b' är lutningen, och 'u' tjänar som regressionen residual. Det bör noteras att interceptet, lutningen, och regressionsrest är konstanta.

Regression är metoden för prognoser och prediktion av en kontinuerlig resultat. Det är den metod som ska användas för den kontinuerliga utfall och är baserad på en eller flera kontinuerliga prediktorvariabler. Regression startade från området geografi vars syfte är att försöka hitta den verkliga storleken på jorden.

Sammanfattning:

1. ANCOVA är en specifik, linjär modell i statistiken. Regression är också ett statistiskt verktyg, men det är ett samlingsnamn för en mängd olika regressionsmodeller. Regression är också namnet från läget i förbindelserna.
2. ANCOVA behandlar både kontinuerliga och kategoriska variabler medan regressions behandlar endast kontinuerliga variabler.
3. ANCOVA och regressions dela en viss modell, den linjära regressionsmodellen.
4. Både ANCOVA och regression kan göras med hjälp av specialiserad programvara för att utföra de faktiska beräkningarna.