Razlika med ANOVA in ANCOVA

ANOVA vs ANCOVA



ANOVA in ANCOVA so oba statistična modela, ki imata različne značilnosti:

ANOVA

Analiza variance (ANOVA) je zbirka statističnih modelov in njihovih postopkov, ki se uporabljajo za opazovanje razlik med sredstvi treh ali več spremenljivke v populaciji, ki temelji na predstavljenem vzorcu. Zelo koristno je primerjati tri ali več načinov.



To je statistično orodje, ki se uporablja v več sektorjih, kot so kmetijstvo, psihologija in različne panoge. Predpostavlja, da je vsako opazovanje neodvisno, da morajo biti intervali meritvenih ravni med DV in CV ter da morajo biti osnovne populacije normalno porazdeljene in imeti enako varianco.

Modeli ANOVA:

1. Modeli s fiksnimi učinki, ki to predvidevajo podatkov od običajnih populacij, ki se razlikujejo po sredstvih, omogoča oceno obsega odziva na katero koli zdravljenje proti jih bodo ustvarili.
2. Modeli naključnih učinkov, ki predpostavljajo, da se podatki iz omejene hierarhije različnih populacij vzorčijo z različnimi stopnjami faktorjev.
3. Modeli z mešanimi učinki, ki opisujejo situacije, ko so prisotni tako fiksni kot naključni učinki.



Čeprav nelinearni model lahko tudi Vsi pristopi k analizi variance uporabljajo linearni model, da ustvarijo predpostavko verjetne porazdelitve odziva.
Predpostavlja, da je primer neodvisen in da model poenostavlja statistično analizo. Predpostavlja tudi normalno porazdelitev ostankov in enakost variance ter da mora biti varianca vedno konstantna.

Vrste ANOVA:

� Enosmerna ANOVA se uporablja za testiranje razlik med dvema ali več neodvisnimi skupinami.
� Factorial ANOVA se uporablja pri preučevanju učinkov interakcij med zdravljenjem.
� Ponavljajoči se ukrepi ANOVA se uporablja, kadar se za vsako zdravljenje uporablja isti preiskovanec.
� Multivariatna analiza variance (MANOVA) se uporablja, kadar obstaja več kot ena spremenljivka odziva



ANCOVA

ANCOVA je model ANOVA, ki ima splošni linearni model z neprekinjeno spremenljivko izida (kvantitativno, skalirano) in dvema ali več napovedovalnimi spremenljivkami, pri čemer je vsaj ena neprekinjena, vsaj ena pa kategorična (nominalna, ne skalirana).

Je združitev ANOVA in regresij za neprekinjene spremenljivke in ima kovariato. Njegova interpretacija je odvisna od nekaterih predpostavk o podatkih, vnesenih v model.

Razmerje med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami mora biti po parametrih linearno. Ocenjuje, ali pomeni populacija, ki je bila prilagojena za razlike na kovariatah, različna glede na ravni odvisnih spremenljivk.

Učinki tretje spremenljivke so statistično nadzorovani v ANCOVA in poljubno število neodvisnih spremenljivk in življenjepisov se lahko uporabi za ustvarjanje enosmernih, dvosmernih in večvariatnih modelov ANCOVA.

ANCOVA predpostavlja, da morajo biti kovariate linearno povezane z odvisnimi spremenljivkami in da morajo imeti homogenost regresijskega učinka. Predpostavlja, da kovariate ne bi smele biti povezane z neodvisnimi spremenljivkami in ne bi smele biti preveč povezane med seboj.

Povzetek

1. ANOVA so statistični modeli in tehnike, ki se uporabljajo za opazovanje razlike med spremenljivkami, medtem ko je ANCOVA model ANOVA.
2. ANOVA uporablja linearne in nelinearne modele, medtem ko ANCOVA uporablja splošni linearni model.
3. ANCOVA ima kovariat, ANOVA pa ne.