تهدف هذه الدراسة إلى الكشف عن نظرة وصفية جيدة للاختلافات بين ANOVA والانحدار. يركز على تقديم تكهنات مفصلة حول المعنى الأساسي للمصطلحات.
بعد ذلك ، قدمت الدراسة جدولًا لتمييز الاختلافات بين ANOVA والانحدار فيما يتعلق بمعلمات المقارنة الخاصة به.
الوجبات السريعة الرئيسية
- تختبر ANOVA الفروق بين متوسطات المجموعة ، بينما نماذج الانحدار العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة.
- تركز ANOVA على المتغيرات المستقلة الفئوية ، بينما يمكن للانحدار التعامل مع المتغيرات المستقلة الفئوية والمستمرة.
- ينتج عن ANOVA إحصاء F ، بينما يوفر الانحدار معاملات وإحصاءات t.
أنوفا مقابل الانحدار
الفرق بين أنوفا والانحدار هو أن Anova يتم تطبيقه على المتغيرات العشوائية ، ولكن الانحدار يتم تطبيقه على المتغير المستقل أو الثابت. بينما أنوفا يستخدم على نطاق واسع لقياس المتوسط المشترك على أساس المجموعات المتعددة ، ويستخدم الانحدار على نطاق واسع لتمييز التنبؤات أو التقديرات المرتبطة بالمتغير التابع.
يمكن تطبيق Anova أو تحليل التباين على المجموعات التي لا علاقة لها ببعضها البعض. يتم استخدامه على نطاق واسع لإيجاد المتوسط المشترك المرتبط بالمجموعات.
يتم دفق تطبيقه للمتغيرات العشوائية. يتم تجميع Anova في تأثير ثابت وتأثير مختلط وتأثير عشوائي. يحتوي على عدد أخطاء يزيد عن واحد.
يتم تطبيق الانحدار لإيجاد العلاقة بين مجموعات المتغيرات. يتم تنفيذه على متغيرات مستقلة أو ثابتة ، ويرتبط به مصطلح خطأ واحد فقط ، يُعرف باسم المتبقي.
يمكن أن تتفرع إلى الانحدارالخطي والانحدار المتعدد.
جدول المقارنة
| معلمات المقارنة | أنوفا | تراجع |
|---|---|---|
| تعريف | يتم تنفيذ Anova للمتغيرات العشوائية. يتم استخدامه في المتغيرات المتنوعة وغير المرتبطة أو المرتبطة ببعضها البعض بشكل خاص. | يمكن وصف الانحدار بأنه إجراء إحصائي فعال لتكوين رابطة بين مجموعات المتغيرات. |
| الطبيعة المتغيرة والمتغيرات المستخدمة | يتم تطبيق الانحدار على المتغيرات الثابتة أو المستقلة. يتم استخدامه بشكل مستقل بالإضافة إلى مجموعة مستقلة من المتغيرات. | لمعرفة المتوسط المشترك المرتبط بمجموعات مختلفة ، يتم استخدام ANOVA أو تحليل التباين إلى حد كبير. |
| فائدة الاختبار | يؤدي وجود مصطلح الخطأ المرتبط بالانحدار إلى انحراف التنبؤات ، ويُعرف باسم المتبقي. يرتبط مصطلح خطأ واحد فقط بالانحدار. | يركز الممارسون على استخدام الانحدار ، إلى حد كبير لتمييز التنبؤات أو التقديرات بناءً على المتغير التابع. |
| أخطاء | يرتبط Anova بالأخطاء. على عكس حالة الانحدار ، فإنه يأتي مع أكثر من عدد من الأخطاء. | يمكن تقسيم Anova إلى ثلاث فئات ، وهي كالتالي - التأثير الثابت والتأثير العشوائي والتأثير المختلط. |
| الأنواع | يتم تصنيف الانحدار بشكل شائع إلى شكلين ، وهما على النحو التالي - الانحدار المتعدد والانحدار الخطي. | يتم تصنيف الانحدار بشكل شائع إلى شكلين وهما على النحو التالي - الانحدار المتعدد والانحدار الخطي. |
ما هو أنوفا؟
أنوفا هو اختصار لتحليل التباين، وهو شكل من أشكال الأدوات الإحصائية التي يتم تطبيقها على مجموعة متنوعة من المتغيرات العشوائية.
إنه مرتبط بمجموعة من المجموعات غير المترابطة مع بعضها البعض لرسم خريطة لوجود متوسط مشترك.
يقوم بتقسيم التباين الملحوظ الموجود داخل مجموعة من البيانات إلى الأجزاء التالية - عوامل عشوائية ومنهجية. على عكس العوامل العشوائية ، تقدم العوامل المنهجية تأثيرًا للإحصاءات في مجموعة البيانات.
في دراسة الانحدار ، يتم تحديد تأثير أو تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التي تعتمد عليها بمساعدة Anova. يُعرف أيضًا باسم تحليل فيشر للتباين.
Anova هو استمرار لاختبارات t- و z-. يتم استخدامه لفصل بيانات التباين التي يتم ملاحظتها للتقدم لامتحانات إضافية.
إذا لم يكن هناك تباين بين المجموعات ، فيجب أن تكون نسبة F من Anova قريبة من 1 أو مساوية.
يتم تطبيق طريقة ANOVA أحادية الاتجاه على ثلاث مجموعات أو أكثر من البيانات للحصول على معلومات حول العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة.
ما هو الانحدار؟
من المعروف أن الانحدار إجراء إحصائي فعال لتشكيل اتصال بين مجموعات المتغيرات.
يتم استخدام تحليل الانحدار للمتغيرات التابعة مع واحد أو أكثر من متغير مستقل بطبيعته.
إنها طريقة فعالة تتماشى مع فهم التأثير على المتغير التابع المرتبط بمتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة.
إنه إجراء إحصائي يستخدم على نطاق واسع في الاستثمار والتمويل والمجالات الأخرى التي لها محاذاة نحو التنبؤ بشخصية وقوة الاتصال أو العلاقة بين سلسلة من المتغيرات المختلفة أو المتغيرات المستقلة ومتغير تابع واحد.
يمكن فهم العلاقة أو الارتباط بين المتغيرات بمساعدة الانحدار. يمكن أن يتخذ الانحدار شكل شكلين هما الانحدار الخطي المتعدد والانحدار الخطي البسيط.
يحتوي الانحدار على مصطلح خطأ واحد فقط يمكن تسميته أيضًا بالمتبقي. مصطلح الخطأ هذا مسؤول عن الانحراف في النتائج المرتبطة بالانحدار.
بناءً على المتغيرات التابعة ، يساعد الانحدار الممارسين على عمل تنبؤات أو تقديرات.
يستخدم بشكل كبير في المتغيرات الثابتة أو المتغيرات المستقلة ويعمل على إنشاء روابط أو علاقات بين مجموعات متعددة من المتغيرات.
الاختلافات الرئيسية بين Anova والانحدار
- يتم تطبيق Anova على مجموعات من المتغيرات غير المرتبطة ببعضها البعض. من ناحية أخرى ، يعد الانحدار أداة إحصائية لتكوين اتصال بين مجموعات من المتغيرات.
- يتم تطبيق Anova لمجموعة متنوعة من المتغيرات العشوائية وغير المرتبطة ببعضها البعض. في المقابل ، يتم تطبيق الانحدار على المتغيرات الثابتة أو المتغيرات التابعة والمستقلة.
- يستخدم Anova للعثور على نتائج المتوسط المشترك المتضمن في مجموعات مختلفة. من ناحية أخرى ، يتم استخدام الانحدار لرسم التنبؤات أو التقديرات بناءً على المتغيرات المعتمدة.
- يرتبط Anova بأكثر من خطأ ولكن الانحدار يرتبط بمصطلح خطأ واحد.
- لدى Anova ثلاثة أنواع - التأثير الثابت والتأثير العشوائي والتأثير المختلط. في المقابل ، يمكن تصنيف الانحدار إلى انحدار متعدد وخطي.
- https://www.jstor.org/stable/2346223
- https://bmcphysiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6793-8-16
آخر تحديث: 13 يوليو 2023
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
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.
توفر هذه المقالة نظرة عامة شاملة على تحليل التباين (ANOVA) والانحدار، مما يجعلها مصدرًا قيمًا لفهم هذه الاختبارات الإحصائية.
تقدم الدراسة تمييزًا واضحًا بين ANOVA والانحدار، وتقدم رؤى قيمة حول فائدتها لأنواع مختلفة من تحليل البيانات.
أوافق على أن المقال يسلط الضوء بشكل فعال على الاختلافات الرئيسية بين ANOVA والانحدار، وهو أمر مفيد للباحثين والممارسين على حد سواء.
أنا أقدر الشرح المتعمق لـ ANOVA والانحدار والاختلافات الرئيسية بينهما. التركيز على المتغيرات المستقلة الفئوية والمستمرة مفيد بشكل خاص.
توفر المقالة شرحًا واضحًا ومفصلاً للغاية للاختلافات بين ANOVA والانحدار، مما يسهل فهمها.
ساعدني الشرح التفصيلي للمقال لتحليل التباين (ANOVA) والانحدار في الحصول على فهم أعمق للتطبيقات والاختلافات بين هذه الأساليب الإحصائية.
لقد تم تقديم شرح ANOVA والانحدار، إلى جانب تطبيقاتهما، بوضوح، مما يسهل فهم المعنى الأساسي للمصطلحات.
يعد جدول المقارنة المنهجي مفيدًا بشكل خاص في فهم الفرق بين ANOVA والانحدار. تم شرح الفائدة العملية لهذه الاختبارات في سيناريوهات مختلفة بشكل جيد.
أوافق على أنه من المفيد أن يكون هناك تفصيل واضح للمعلمات الأساسية والأخطاء المرتبطة بكل من تحليل التباين (ANOVA) والانحدار.
توضح المقالة بنجاح غرض وتطبيقات ANOVA والانحدار، مما يوفر فهمًا شاملاً لهذه الأساليب الإحصائية.