Unterschied zwischen ANCOVA und ANOVA

ANCOVA vs ANOVA

ANCOVA und ANOVA sind zwei in der statistischen Analyse verwendete Techniken. Wenn Sie zwischen ANCOVA und ANOVA verwirrt sind und sich fragen, was der Unterschied zwischen ANCOVA und ANOVA ist, sind Sie nicht alleine, da viele denken, die in diese Richtung denken. Für den Anfang sind beide statistische Techniken, um Gruppen oder Stichproben anhand einer oder mehrerer Variablen zu vergleichen. Es gibt geringfügige methodische Unterschiede, die demselben Zweck dienen. Lassen Sie uns sehen, wofür diese Bedingungen gelten.

ANCOVA

ANCOVA steht für Analyse der Kovarianz. Es ist ein Analyseverfahren mit zwei oder mehr Variablen mit mindestens einer kontinuierlichen und auch einer kategorialen Prädiktorvariablen. ANCOVA führt ANOVA und eine andere Methode namens Regression bei kontinuierlichen Variablen zusammen. Es ist im Grunde eine Methode, um die Auswirkung bestimmter Faktoren auf die Ergebnisvariable zu testen, wenn die Varianz entfernt wurde. ANCOVA nutzt die Kovariante und verbessert die statistische Leistungsfähigkeit. ANCOVA ist ein lineares Regressionsmodell der Analyse, das impliziert, dass die Beziehung der Variablen (abhängig und unabhängig) linear sein muss.

ANOVA

ANOVA steht für Varianzanalyse in Statistiken. Der Zweck der ANOVA besteht darin zu prüfen, ob Daten aus verschiedenen Gruppen einen gemeinsamen Mittelwert haben oder nicht. Diese Analysemethode liefert bessere Ergebnisse als ein T-Test von zwei Proben. Die Durchführung von 2-3-t-Tests hat eine Fehlerwahrscheinlichkeit, und daher ist ANOVA effizienter, wenn Sie die Mittelwerte mehrerer Gruppen miteinander vergleichen müssen.

Unterschied zwischen ANCOVA und ANOVA

Apropos Unterschiede: Für jemanden, der sich mit beiden Methoden nicht auskennt, wäre es schwierig, einen Unterschied zu finden. Sowohl ANCOVA als auch ANOVA sind zu Analysezwecken in verschiedenen Ausführungen erhältlich. Lass es sehen .