الانحدار و ANCOVA كلاهما نهج وأدوات تحليلية. ANCOVA والانحدار لهما العديد من القواسم المشتركة ، لكن لهما أيضًا اختلافات كبيرة.
يعتمد كل من ANCOVA والانحدار على معلمة استمرارية تنبؤية تسمى متغير مشترك. الانحدار هو كلمة أخرى لظروف الأمور.
واحدة من أكثر العوائق شيوعًا للمتعلمين والمهنيين هي تحديد الفرق بين الانحدار و ANCOVA.
الوجبات السريعة الرئيسية
- تحليل التغاير (ANCOVA) هو طريقة إحصائية تجمع بين الانحدار الخطي وتحليل التباين (ANOVA) لتقييم العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة المختلفة أثناء التحكم في المتغيرات المشتركة.
- الانحدار الخطي هو أسلوب أبسط يصمم العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر دون التحكم في أي عوامل مربكة.
- يعد ANCOVA أقوى من الانحدار الخطي في حساب الإرباكات المحتملة ، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة ويقلل من مخاطر أخطاء النوع الأول.
أنكونا مقابل الانحدار
تحليل الانحدار هو طريقة تستخدم لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. ANCOVA هو نوع من تحليل الانحدار يستخدم للتحكم في تأثيرات المتغير المشترك على العلاقة بين المستقل والمستقل. المتغيرات التابعة.
تقييم ارتباط يستخدم لفحص التأثيرات المباشرة والتفاعلية للعوامل الفئوية على معلمة تعتمد على الاستمرارية أثناء ضبط تأثيرات العوامل المستمرة الإضافية التي تتنوع مع الموضوع. يشار إلى العوامل المؤثرة باسم "المتغيرات المشتركة".
تحدد أنكونا ما إذا كانت متوسطات المتغير التابع (DV) هي نفسها عبر درجات المتغير المستقل القاطع (IV)، المعروف باسم العلاج.
الانحدار هو أسلوب رياضي يستخدم في الأعمال المصرفية والاستثمار وغيرها من المجالات لتقييم درجة ونوع العلاقة بين متغير متنبئ واحد، يمثله Y وسلسلة من المتغيرات المتوقعة.
/ عندما ترغب في توقع كمية ذات صلة بالكمية التابعة من مجموعة من العوامل المستقلة ، فإنك تستخدم تحليل الانحدار.
جدول المقارنة
معلمات المقارنة | أنكونا هو نهج إحصائي. | تراجع |
---|---|---|
تقني | يتعامل مع البيانات الإحصائية. | الانحدار هو نهج إحصائي وكذلك نهج رياضي. |
البيانات | يتعامل مع البيانات المصنفة والمستمرة. | أسس السير رونالد فيشر مفهوم ANCOVA. |
إلهام | جاء الإلهام من الزراعة. | جاء الإلهام من الجغرافيا. |
المؤسس | أسس السير رونالد فيشر مفهوم الأنكوفا. | أسس السير فرانسيس جالتون مفهوم الانحدار. |
التاريخ | 20th القرن | 19th القرن |
ما هي أنكوفا؟
يمكّن نهج Ancova المحللين من نمذجة استجابة متغير كتحويل خطي لسلف ، مع اختلاف معلمات المنحنى بين المجموعات.
المفهوم الأساسي هو استخدام مكونات إضافية كعنصر تحكم إحصائي في العملية لشرح التغييرات في القياس التابع ، وتقليل تقلبات الخطأ ، وتعزيز القيمة التنبؤية للبنية الأساسية.
ونتيجة لذلك ، فهي تختلف عن تقييم التباين ، والذي يهدف إلى تقييم ما إذا كانت الاختلافات عبر عينات الاختبار ناتجة عن تقلب عشوائي.
يحلل Ancova البيانات المجمعة التي تتضمن تفاعلًا (متغير المعيار) وثلاثة نماذج انحدار أو أكثر (يشار إليها باسم المتغيرات المشتركة) ، على الأقل ، أحدها ثابت (حدودي، متدرج) وأحدها نوعي (اسمي ، غير متدرج).
يركز Ancona على التحقيق في نماذج الانحدار في مجموعة من المجموعات الفرعية.
تستوعب نماذج ANCOVA تسلسلات انحدار واسعة النطاق وتحتوي على آليات للاختيار فيما بينها.
نظرًا لأن فحص الافتراضات هو النهج الأساسي ، يجب الاعتراف بحدوده الأساسية بعناية ، لا سيما في تحديد العديد من الاحتمالات.
تتضمن تحسينات Ancona تجميع البنى مثل التقاطع والتكديس وتباديلها وطرق داخل المجموعة أكثر تعقيدًا من الانحدار الخطي البسيط (ناظر المكون والطرق الخطية المعممة). الفئات التي يمكن ربطها بالمتغيرات المستقلة.
ما هو الانحدار؟
تحليل الانحدار هو أداة رياضية لتحليل وفهم العلاقة بين متغيرين أو أكثر من المتغيرات المستقلة ذات الصلة.
تساعد التقنية المستخدمة لإجراء تحليل الانحدار في فهم العناصر المهمة ، والتي قد يتم تجاهلها ، وكيفية تفاعلها مع بعضها البعض.
يمكن استخدام تحليل الانحدار للتخطيط والتنبؤ.
هذا له الكثير من القواسم المشتركة مع موضوع رؤية الكمبيوتر. تعتبر العوامل متعددة الخطوط كلما ارتبطت المعلمات المستقلة بشكل كبير.
العديد من خوارزميات الانحدار تفترض أن العلاقة الخطية المتعددة غير موجودة في المجموعة.
هذا لأنه يمثل صعوبة عند طلب المتغيرات اعتمادًا على مدى ملاءمتها أو صعوبة اختيار المتغيرات الأساسية.
يجب معالجة بعض الآثار المترتبة على الأشكال المختلفة لتحليل الانحدار ، بالإضافة إلى معرفة بنية المعلمات وانتشارها.
الانحدار الخطي هو أبسط أنواع الانحدار ، في محاولة لإيجاد ارتباطات بين المتغيرات الحرة والمتغيرات المعتمدة.
المتغير المعتمد ثابت في هذا السياق.
عند التعامل مع نموذج الانحدار ، من الأهمية بمكان فهم النهج المفاهيمي بالكامل. إذا أشار وصف المشكلة إلى الإسقاط ، فمن المرجح أن تقوم بتطبيق الانحدار الخطي.
يجب استخدام نموذج الانحدار الخطي إذا ذكر وصف المشكلة خوارزمية تصنيف. وبالمثل ، يجب عليك تقييم جميع نماذج الانحدار الخاصة بنا بناءً على العنوان المرتبط.
الاختلافات الرئيسية بين Ancova والانحدار
- Ancova هو مصنف خطي فريد في الإحصاء ، في حين أن الانحدار هو أسلوب رياضي ، على الرغم من أنه كلمة شاملة لمختلف طرق الانحدار.
- يعالج Ancova البيانات الثابتة والمصنفة ، بينما يعالج الانحدار المعلمات الإحصائية فقط.
- كان من المفترض أن يكون ANCOVA مستوحى من الزراعة ، في حين أن الانحدار كان مستوحى من الجغرافيا.
- تم إحضار Ancova إلى هذا العالم بواسطة سيدي رونالد فيشر ، ومن ناحية أخرى ، تم إحضار الانحدار إلى هذا العالم من قبل السير فرانسيس جالتون.
- ظهرت Ancova إلى حيز الوجود تقريبًا خلال القرن العشرين ، بينما حدث الانحدار في القرن التاسع عشر تقريبًا.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435606000813
- https://psycnet.apa.org/record/1980-29328-001
آخر تحديث: 13 يوليو 2023
إيما سميث حاصلة على درجة الماجستير في اللغة الإنجليزية من كلية إيرفاين فالي. تعمل كصحفية منذ عام 2002 وتكتب مقالات عن اللغة الإنجليزية والرياضة والقانون. اقرأ المزيد عنها صفحة بيو.
يقدم المنشور معلومات مهمة حول الاختلافات الأساسية بين تحليل التباين (ANCOVA) والانحدار. قراءة جيدة.
تم شرح المفهوم الأساسي لـ Ancova بشكل جيد. يبدو أنها أداة قوية لتحليل نماذج الانحدار.
لم أكن أعلم أن تحليل ANCOVA مستوحى أيضًا من الجغرافيا. محتوى تعليمي للغاية.
يعتبر كل من الانحدار وANCOVA من الأساليب التحليلية التي تجمع بين الانحدار الخطي وتحليل التباين، ولكن يبدو أن تحليل التباين المشترك لديه طريقة أكثر قوة ودقة للتحكم في المتغيرات المشتركة. مليء بالمعلومات.
من المثير للاهتمام التعرف على أصول تحليل التباين (ANCOVA) والانحدار، ولكن بعض الأمثلة الإضافية قد تكون مفيدة.
أوافق على أن التمييز بين الانحدار وANCOVA قد يكون من الصعب فهمه. توفر المعلومات الواردة في هذه المقالة شرحًا واضحًا.
يوفر المنشور مقارنة شاملة بين تحليل التباين (ANCOVA) والانحدار. الثاقبة جدا للتحليل الإحصائي.
المراجع المدرجة في هذا المنصب توفر المصداقية. من الواضح أهمية تحليل التباين (ANCOVA) في تقييم العلاقات بين المتغيرات التابعة والمستقلة.