Regression og ANCOVA er begge analytiske tilgange og instrumenter. ANCOVA og regression har flere fællestræk, men de har også betydelige forskelle.
Både ANCOVA og regression afhænger af en forudsigelig kontinuumsparameter kaldet en kovariat. Regression er et andet ord for tingenes tilstand.
En af de mest almindelige anstødssten for elever og professionelle er at bestemme sondringen mellem regression og ANCOVA.
Nøgleforsøg
- Analyse af kovarians (ANCOVA) er en statistisk metode, der kombinerer lineær regression og variansanalyse (ANOVA) for at evaluere sammenhængen mellem en afhængig variabel og forskellige uafhængige variable, mens der kontrolleres for kovarianter.
- Lineær regression er en enklere teknik, der modellerer forholdet mellem en afhængig variabel og en eller flere uafhængige variabler uden at kontrollere for forstyrrende faktorer.
- ANCOVA er mere kraftfuld end lineær regression til at tage højde for potentielle konfoundere, hvilket fører til mere nøjagtige resultater og reducerer risikoen for type I-fejl.
Ancona vs regression
Regressionsanalyse er en metode, der bruges til at modellere forholdet mellem en afhængig variabel og en eller flere uafhængige variable. ANCOVA er en type regressionsanalyse, der bruges til at kontrollere for virkningerne af en kovariat på forholdet mellem den uafhængige og afhængige variable.
Vurderingen af korrelation bruges til at undersøge den direkte og interaktive påvirkning af kategoriske faktorer på en kontinuitetsafhængig parameter, mens der justeres for virkningerne af yderligere igangværende faktorer, der samvarierer med emnet. Påvirkningsfaktorer omtales som "kovariater".
Ancona bestemmer, om gennemsnittet af en afhængig variabel (DV) er ens på tværs af grader af en kategorisk uafhængig variabel (IV), kendt som en behandling.
Regression er en matematisk tilgang, der bruges inden for bankvirksomhed, investering og andre områder til at vurdere graden og typen af forbindelsen mellem en prædiktorvariabel, repræsenteret ved Y og en sekvens af prædiktorvariable.
/Når du ønsker at forudsige en relateret til den afhængige mængde fra et sæt af uafhængige faktorer, bruger du regressionsanalyse.
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | Ancona er en statistisk tilgang. | Regression |
|---|---|---|
| Teknisk | Håndterer data, der er statistiske. | Regression er en statistisk tilgang såvel som en matematisk tilgang. |
| data | Håndterer data, der er klassificeret og kontinuerligt. | Sir Ronald Fisher grundlagde konceptet ANCOVA. |
| Inspiration | Inspirationen kom fra Landbruget. | Inspirationen kom fra Geografi. |
| Grundlægger | Sir Ronald Fisher grundlagde konceptet ancova. | Sir Francis Galton grundlagde begrebet regression. |
| Dato | 20th århundrede | 19th århundrede |
Hvad er Ancova?
Ancova-tilgangen gør det muligt for analytikere at modellere en variabels respons som en lineær transformation af en antecedent, hvor parametrene for kurven er forskellige mellem grupperne.
Det grundlæggende koncept er at bruge ekstra komponenter som en statistisk proceskontrol til at forklare ændringer i det afhængige mål, mindske fejludsving og booste den forudsigende værdi af den underliggende arkitektur.
Som et resultat heraf varierer den fra variansvurderingen, som har til formål at evaluere, om uoverensstemmelser på tværs af testprøver skyldes tilfældige udsving.
Ancova analyserer aggregerede data, der som minimum inkluderer en reaktion (kriterievariablen) og tre eller flere regressionsmodeller (benævnt kovariater), hvoraf den ene er konstant (parametrisk, karakteriseret), og hvoraf den ene er kvalitativ (nominel, ikke-skaleret).
Ancona er fokuseret på at undersøge regressionsmodeller i en samling af undergrupper.
ANCOVA-modeller rummer omfattende regressionssekvenser og indeholder mekanismer til at vælge mellem dem.
Fordi antagelsesscreening er den primære tilgang, skal dens grundlæggende begrænsninger omhyggeligt anerkendes, især når der opstilles flere muligheder.
Ancona-forbedringer omfatter gruppering af arkitekturer såsom crossover, stabling og deres permutationer og metoder inden for gruppe, der er mere sofistikerede end simpel lineær regression (main komponent og generaliserede lineære metoder). De kategorier, der kan forbindes med uafhængige variable.
Hvad er regression?
Regressionsanalyse er et matematisk værktøj til at analysere og forstå sammenhængen mellem to eller flere uafhængige variable af relevans.
Teknikken, der bruges til at lave regressionsanalyse, hjælper med at forstå, hvilke elementer der er signifikante, hvilke der kan ses bort fra, og hvordan de interagerer med hinanden.
Regressionsanalyse kan bruges til planlægning og prognose.
Dette har meget til fælles med emnet computersyn. Faktorerne betragtes som multikollineære, når de uafhængige parametre er væsentligt forbundet.
Mange regressionsalgoritmer antage at multikolinearitet ikke eksisterer i samlingen.
Dette skyldes, at det giver vanskeligheder, når du bestiller variabler afhængigt af deres relevans eller udfordrer at vælge de væsentlige variable.
Nogle implikationer skal behandles for forskellige former for regressionsanalyse, udover at kende parametrenes struktur og deres spredning.
Lineær regression er den mest grundlæggende form for regression, der forsøger at finde korrelationer mellem frie og afhængige variable.
Den afhængige variabel er konstant i denne sammenhæng.
Når man beskæftiger sig med regressionsmodellen, er det afgørende at forstå den konceptuelle tilgang fuldt ud. Hvis problembeskrivelsen nævner projektering, bør du højst sandsynligt anvende lineær regression.
En lineær regressionsmodel bør anvendes, hvis problembeskrivelsen nævner en klassifikationsalgoritme. Ligeledes skal du vurdere alle vores regressionsmodeller baseret på titlen relateret.
Vigtigste forskelle mellem Ancova og regression
- Ancova er en unik lineær klassifikator i statistik, hvorimod regression er en matematisk teknik, selvom det er et omfattende ord for forskellige regressionsmetoder.
- Ancova håndterer konstante og klassificerede data, hvorimod regression kun håndterer statistiske parametre.
- ANCOVA var angiveligt inspireret af landbruget, hvorimod regression angiveligt var inspireret af geografi.
- Ancova blev bragt til denne verden af Sir Ronald Fisher, og på den anden side regression blev bragt til denne verden af Sir Francis Galton.
- Ancova opstod cirka i løbet af det 20. århundrede, hvorimod regression fandt sted cirka i det 19. århundrede.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435606000813
- https://psycnet.apa.org/record/1980-29328-001
Sidst opdateret: 13. juli 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Emma Smith har en MA-grad i engelsk fra Irvine Valley College. Hun har været journalist siden 2002 og har skrevet artikler om engelsk, sport og jura. Læs mere om mig på hende bio side.
Indlægget giver afgørende information om de grundlæggende forskelle mellem ANCOVA og regression. God læsning.
Det grundlæggende koncept for Ancova blev godt forklaret. Det ser ud til at være et stærkt værktøj til at analysere regressionsmodeller.
Jeg var ikke klar over, at ANCOVA også var inspireret af geografi. Meget lærerigt indhold.
Regression og ANCOVA er begge analytiske tilgange, der kombinerer lineær regression og variansanalyse, men det ser ud til, at ANCOVA har en mere kraftfuld og nøjagtig metode til at kontrollere for kovariater. Meget informativ.
Interessant at lære om oprindelsen af ANCOVA og regression, men nogle yderligere eksempler ville have været nyttige.
Jeg er enig, skelnen mellem regression og ANCOVA kan være svær at forstå. Oplysningerne i denne artikel giver en klar forklaring.
Indlægget giver en omfattende sammenligning mellem ANCOVA og regression. Meget indsigtsfuld til statistisk analyse.
Referencerne i indlægget giver troværdighed. Det er klart vigtigheden af ANCOVA i evaluering af sammenhænge mellem afhængige og uafhængige variable.