ANCOVA pret ANOVA
ANCOVA un ANOVA ir divas statistikas analīzē izmantotās metodes. Ja esat apmulsis starp ANCOVA un ANOVA un domājat, kāda ir atšķirība starp ANCOVA un ANOVA, jūs neesat viens, jo daudzi domā līdzīgi. Sākumā abas ir statistikas metodes grupu vai paraugu pielīdzināšanai vienam vai vairākiem mainīgajiem. Ir nelielas atšķirības metodoloģijā, lai gan tās kalpo vienam un tam pašam mērķim. Apskatīsim, ko apzīmē šie vilkšanas termini.
ANCOVA
ANCOVA ir kovariācijas analīze. Tā ir analīzes metode, kurā ir divi vai vairāki mainīgie ar vismaz vienu nepārtrauktu un arī vienu kategorisko prognozējamo mainīgo. ANCOVA apvieno ANOVA un citu metodi, ko sauc par regresiju nepārtrauktu mainīgo gadījumā. Būtībā tā ir metode, lai pārbaudītu noteiktu faktoru ietekmi uz iznākuma mainīgo, ja dispersija ir noņemta. Izmantojot kovariantu, ANCOVA uzlabo statistisko jaudu. ANCOVA ir lineāras regresijas analīzes modelis, kas nozīmē, ka mainīgo (atkarīgo un neatkarīgo) attiecībām ir jābūt lineārām.
ANOVA
ANOVA ir statistikas dispersijas analīze. ANOVA mērķis ir pārbaudīt, vai dažādu grupu datiem ir kopīgs vidējais rādītājs. Šī analīzes metode dod labākus rezultātus nekā divu paraugu t-tests. Veicot 2–3 t-testus, pastāv kļūdas iespējamība, tāpēc ANOVA ir efektīvāka, ja nepieciešams salīdzināt vairāku grupu vidējos rādītājus.
Atšķirība starp ANCOVA un ANOVA
Runājot par atšķirībām, kādam, kurš nepārzina abas metodes, būtu grūti atrast atšķirību. Gan ANCOVA, gan ANOVA ir pieejami dažādos veidos analīzes nolūkiem. Ļaujiet izmantot, skatiet.
Galvenās atšķirības starp ANCOVA un ANOVA
• Lai gan ANCOVA izmanto kovariātu, ANOVA nav atkarīga un faktiski apzināti izvairās no kovariācijas.
• BG variācijas ir īpaša ANOVA iezīme, turpretim ANCOVA dala BG variācijas TX un COV.
• Gan ANOVA, gan ANCOVA izmanto WG variācijas, taču ANCOVA to dala individuālām atšķirībām kā COV, savukārt ANOVA izmanto tikai individuālām atšķirībām.
• Lai gan abas ir labas analīzes metodes, ANCOVA, domājams, ir lielāka jauda un objektīva starp šīm divām metodēm.
