ANOVA と ANCOVA: 違いと比較

数学やさまざまな科目には多くの統計モデルがあります。 ANOVA および ANCOVA 手法によって、さまざまなモデルが提供されます。 彼らは、より良い解決策のための独自のモデルと公式を持っています。

どちらも統計的および数学的分析に使用されます。 ANOVA は、グループの平均値のテストであり、ANCOVA はメトリック スケールに影響を与えます。

主要な取り組み

1. ANOVA (分散分析) は、XNUMX つ以上のグループ間の差異をテストするために使用される統計的手法です。 同時に、ANCOVA (共分散分析) は、共変量を制御しながら差異をテストするために使用される方法です。
2. ANOVA は独立変数がカテゴリ変数の場合に使用され、ANCOVA は独立変数が連続変数の場合に使用されます。
3. ANCOVA は共変量の影響を考慮し、結果の精度を向上させることができるため、ANOVA よりも強力です。

ANOVA と ANCOVA

ANOVA は分散分析の略語です。 社会科学の研究分析に使用される統計手法です。 SPSS では、XNUMX つ以上のグループがある場合に、グループ平均間の有意差を検定するために使用されます。 ANCOVA は共分散分析の略で、結果に影響を与える可能性のある他の変数の影響を調整しながら、治療の効果を評価する研究で使用される統計的手法です。

ANOVA は分散分析の略です。 ANOVA は、統計分析の推定手順に他なりません。 ANOVA を発見したのは、統計学者の Ronald Fisher です。

簡単に言えば、グループ間のばらつきです。 ANOVA の主な目的は、さまざまな平均を分析することです。

全分散の法則は ANOVA の概念であり、特に変化、およびコンポーネント属性の分散です。 ANOVA は、等値と差の平均を見つけるための統計的検定に他なりません。

ANCOVA は共分散分析の略です。 これは、統計における一般的な線形モデルです。 ANCOVA の主な点は、従属変数の与えられたものが独立変数と等しいということです。

THE ANCOVAはトリートメントとも呼ばれます。 ANCOVA の主な目的は、連続変数、共変量、または迷惑変数の流れを制御することです。 ANCOVA は数学の分散を分解します。

比較表

比較のパラメータ	ANOVA	アンコバ
定義	ANOVA は、グループの平均を定義するプロセスです。	ANCOVA は、メトリック スケールへの影響を取り除くプロセスです。
Models	ANOVA には、線形モデルと非線形モデルの両方があります。	ANCOVA には線形モデルしかありません。
Variables	ANOVA にはカテゴリ変数のみがあります。	ANCOVA には、カテゴリ変数と区間変数があります。
共変量	ANOVA は共変量を無視します。	ANCOVA は共変量を考慮します。
BG変動	ANOVA にはグループ間属性 (BG) があります	ANCOVA には Divide Between Group(BG) があります。
WGバリエーション	ANOVA にはグループ内の属性 (WG) があります。	ANCOVAにはグループ内分割（WG）があります

ANOVAとは？

20 世紀には、分散分析が実を結びました。 分析には、仮説、分割、平方などが含まれます。また、実験手法やモデルも含まれます。

1770年、仮説検定を行ったのはラプラスです。 最小二乗法は、1800 年にガウスとラプラスによって確立されました。その後、天文学や測地学で使用されます。

ANOVA は、1827 年にラプラスによって最小二乗法を使用して扱われます。それを使用して、彼は大気の潮汐を測定します。

1918 年にロナルド・フィッシャーが分散という用語を発見しました。 ANOVA は、ロナルド フィッシャーの著書で有名になりました。  研究従事者のための統計手法.

Jerzy Neyman によって最初に出版されました。 モデルには、従属変数と独立変数の間に線形関係があります。 ANOVA は、主に複雑な関係でより良い解を得るために使用されます。

ANOVA には、固定効果モデル、ランダム効果モデル、および混合効果モデルという XNUMX つの異なるクラス モデルがあります。

ANOVA は、いくつかの異なるアプローチによって適用されます。 線形モデルは、ANOVA で使用される最も基本的なモデルです。 線形モデルには完全解のみがあり、非線形モデルは因子水準を超えます。

データはより良い解釈のためにバランスが取れており、バランスの取れていないデータはよりよく理解する必要があります。 実験ユニットには、ランダムに割り当てられた処理があります。

実験の前に、ランダム化を宣言する必要があります。 無作為割り当ての主な目的は、帰無仮説です。

ANCOVAとは？

ANCOVA は、共分散の分析を指します。ANCOVA は、統計的検出力の能力を高めることができます。 この機能を使用して、グループ内の誤差分散を見つけることにより、グループ間の違いを見つけました。

　 F検定 違いを見つけるための基本です。 これは、異なるグループ内の差異の概念です。 ANCOVA は、グループ内の既存の相違点も調整します。

ANCOVA で物議を醸している主な概念は、DV 内に存在する相違点を修正することです。 しかし、これらの状況では、ランダムな割り当てによって等しくすることは不可能です。

CV は、ANCOVA の値を調整するために使用されます。 しかし、これらの共変量は統計手法を見つけられず、グループを同一視することはできません。

CV によって暗示された分散を除去する IV は、常に DV に関連付けられており、意味のない解をもたらすグループからかなりの変数を除去します。

ANOVA は基本的に比較分析で使用されます。 興味のあるさまざまな結果を見つけます。 XNUMX つの分散の比率によって、統計的有意性を判断できます。

しかし、比率は観察とは無関係です。 定数を足したり掛けたりしても意味は変わりません。

ユニットは、ソリューションの表現観測を使用しています。 データを単純化するために、常に値から定数を引きます。 データ コーディングは ANCOVA の良い例です。

ANOVAとANCOVAの主な違い

1. ANOVA はグループの平均を定義するプロセスであり、ANCOVA はメトリック スケールへの影響を取り除くプロセスです。
2. ANOVA には線形モデルと非線形モデルの両方があり、ANCOVA には線形モデルしかありません。
3. ANOVA にはカテゴリ変数のみがあり、ANCOVA にはカテゴリ変数と区間変数があります。
4. ANOVA は共変量を無視し、ANCOVA は共変量を考慮します。
5. ANOVA には Attribute Between Group(BG) があり、ANCOVA には Divides Between Group(BG) があります。

参考文献

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=T6uvhsy8d_8C&oi=fnd&pg=PP1&dq=anova+and+ancova&ots=Kl1Uv1Eh8G&sig=cTJzzdRgrCWQvBW-BifjYxiVcBY
2. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=ZVX7Un6GGysC&oi=fnd&pg=PA77&dq=anova+and+ancova&ots=OvlmAGy8x7&sig=KRh8RfaR1eJY-XlML2zLQGTyG-U

最終更新日 : 13 年 2023 月 XNUMX 日