Unterschied zwischen ANOVA und ANCOVA

ANOVA gegen ANCOVA

ANOVA und ANCOVA sind beide statistische Modelle, die unterschiedliche Merkmale aufweisen:

ANOVA

Die Varianzanalyse (ANOVA) ist eine Sammlung statistischer Modelle und ihrer Verfahren, mit deren Hilfe Unterschiede zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Variablen in einer Population anhand der präsentierten Stichprobe beobachtet werden können. Es ist sehr nützlich, um drei oder mehr Mittel zu vergleichen.

Es ist ein statistisches Instrument, das in verschiedenen Bereichen wie Landwirtschaft, Psychologie und verschiedenen Branchen eingesetzt wurde. Es wird davon ausgegangen, dass jede Beobachtung unabhängig ist, dass die Messpegelintervalle zwischen DV und CV liegen und die zugrunde liegenden Populationen normal verteilt sein müssen und dieselbe Varianz aufweisen müssen.

ANOVA-Modelle:

1. Fixed-Effects-Modelle, die davon ausgehen, dass Daten aus normalen Bevölkerungsgruppen, die sich in ihren Mitteln unterscheiden, die Abschätzung des Antwortbereichs ermöglichen, den eine Behandlung auf sie erzeugt.
2. Modelle mit zufälligen Effekten, bei denen davon ausgegangen wird, dass Daten aus einer eingeschränkten Hierarchie verschiedener Populationen mit unterschiedlichen Faktorstufen abgetastet werden.
3. Mixed-Effect-Modelle, die die Situationen beschreiben, in denen sowohl feste als auch zufällige Effekte vorhanden sind.

Obwohl auch ein nichtlineares Modell verwendet werden kann, verwenden alle Ansätze zur Varianzanalyse ein lineares Modell, um die Annahme der wahrscheinlichen Verteilung der Antwort zu erstellen.
Es wird davon ausgegangen, dass der Fall unabhängig ist und das Modell die statistische Analyse vereinfacht. Sie nimmt auch die Normalverteilung der Residuen und die Gleichheit der Varianzen an und dass die Varianz immer konstant sein muss.

Arten von ANOVA:

Einweg-ANOVA wird verwendet, um Unterschiede zwischen zwei oder mehr unabhängigen Gruppen zu testen.
? Factorial ANOVA? wird zur Untersuchung der Interaktionseffekte zwischen Behandlungen verwendet.
Wiederholte Messungen ANOVA, wird verwendet, wenn für jede Behandlung das gleiche Subjekt verwendet wird.
Multivariate Varianzanalyse (MANOVA) wird verwendet, wenn es mehr als eine Antwortvariable gibt

ANCOVA

ANCOVA ist ein ANOVA-Modell, das ein allgemeines lineares Modell mit einer kontinuierlichen Ergebnisvariablen (quantitativ, skaliert) und zwei oder mehr Prädiktorvariablen aufweist, wobei mindestens eine stetig und mindestens eine kategorial (nominal, nicht skaliert) ist..

Es ist eine Verschmelzung von ANOVA und Regressionen für kontinuierliche Variablen und hat eine Kovariate. Ihre Interpretation hängt von bestimmten Annahmen über die in das Modell eingegebenen Daten ab.

Die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen muss in Parametern linear sein. Es wird ausgewertet, ob Populationsmittel, die für Unterschiede bei Kovariaten angepasst wurden, auf den Ebenen der abhängigen Variablen unterschiedlich sind.

Die Auswirkungen einer dritten Variablen werden in ANCOVA statistisch kontrolliert, und mit einer beliebigen Anzahl unabhängiger Variablen und CVs können ANCOVA-Einweg-, Zweiwege- und Multivariate-Designs erstellt werden.

ANCOVA geht davon aus, dass die Kovariaten linear mit den abhängigen Variablen verknüpft sein müssen und sie eine Homogenität des Regressionseffekts aufweisen müssen. Es wird davon ausgegangen, dass die Kovariaten keinen Bezug zu den unabhängigen Variablen haben und nicht übermäßig miteinander korreliert sein sollten.

Zusammenfassung

1. ANOVA sind statistische Modelle und Techniken, mit denen der Unterschied zwischen Variablen beobachtet wird, während ANCOVA ein ANOVA-Modell ist.
2. ANOVA verwendet sowohl lineare als auch nicht lineare Modelle, während ANCOVA ein allgemeines lineares Modell verwendet.
3. ANCOVA hat eine Kovariate, während ANOVA dies nicht tut.