ANOVA と MANOVA は、特定のデータの平均を計算するために使用される XNUMX つの異なる統計手法です。
平均の計算に使用される ANOVA 法には XNUMX つの従属変数のみが含まれますが、平均の計算に使用される MANOVA 法には複数の従属変数が含まれます。
主要な取り組み
- ANOVA (分散分析) は、XNUMX つ以上のグループの平均を比較します。 MANOVA (多変量分散分析) は、XNUMX つ以上の従属変数のグループ間の平均を比較します。
- ANOVA は従属変数が連続で正規分布している場合に使用され、MANOVA は複数の従属変数がある場合に使用されます。
- ANOVA はグループ間に有意差があるかどうかに関する情報を提供し、MANOVA はどの従属変数が有意に異なるかに関する情報を提供します。
ANOVA 対 MANOVA
ANOVA (分散分析) は、2 つ以上のグループの平均を比較して、グループ間に有意差があるかどうかを判断する統計テストです。MANOVA (多変量分散分析) は、ANOVA の拡張版であり、複数の従属変数を持つデータを分析するために使用されます。
どちらも平均を計算するための統計的方法として使用されますが、依存バリアントが XNUMX つしか存在しない場合に ANOVA が使用されるため、方法が異なります。 それでも、複数の依存バリアントがある場合は、MANOVA が使用されます。
MANOVA 法は、その名の通り、複数の従属変数がある場合に使用される多変量解析の一種です。
比較表
比較のパラメータ | ANOVA | マノバ |
---|---|---|
略語 | バリアントの分析 | バリアントの多変量解析。 |
あなたが使用します | 平均を計算するための従属変数が XNUMX つしかない場合。 | 平均の計算に複数の変数がある場合。 |
モデルの数 | ANOVA は、計算に XNUMX つの異なるモデルを使用します。 | 平均を計算するために MANOVA で使用されるモデルの数はありません。 |
決定 | ANOVA では、因子の有意性を判断するために F 検定が使用されます。 | MANOVA では、Wilk のラムダと呼ばれる多変量 F 検定が使用されます。 |
Fの値 | 因子分散を誤差分散と比較すると、ANOVA の F の値が決まります。 | 因子分散共分散行列を誤差分散共分散行列と比較して、ウィルクのラムダを取得します。 |
ANOVAとは?
ANOVA は分析バリアントの略です。 統計学を研究するとき、互いに同時に比較される XNUMX つ以上の平均がある場合、平均を見つけるために使用される方法は ANOVA と呼ばれ、バリアントの分析です。
ANOVA という名前が平均の比較に付けられたのは、平均間の関係を決定または確立するために、これらの分散を比較して確立を設定するためです。
ANOVA には、平均を計算するために他の側面で使用される XNUMX つの異なるモデルがあります。 オブジェクトに XNUMX つまたは複数の処理がある場合、固定効果モデルが適用されます。
MANOVAとは?
MANOVA は、多変量解析分散の略です。 統計におけるMANOVAの方法は、平均を計算するためにXNUMXつ以上の変数がある場合に使用されます。
MANOVA 法は、その名の通り、複数の従属変数がある場合に使用される多変量解析の一種です。
ANOVAとMANOVAの主な違い
- ANOVA では、 F検定 因子の有意性を判断するために使用されますが、MANOVA では、Wilk のラムダと呼ばれる多変量 F 検定が使用されます。
- ANOVA では従属変数が XNUMX つしかありませんが、MANOVA では従属変数が XNUMX つまたは XNUMX つ以上あります。
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ANOVA と MANOVA には異なる要件と統計テストがあります。ANOVA は F テストを使用するのに対し、MANOVA は多変量 F テスト (ウィルクス ラムダ) を使用するため、統計分析にさらに複雑さが加わります。
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要約すると、ANOVA と MANOVA の主な違いは、ANOVA は従属変数が 1 つだけ存在する場合に使用され、グループ間の差異を特定するのに対し、MANOVA は従属変数が複数ある場合に使用され、複数の従属変数に関してグループ間の差異を特定しようとすることです。 。
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興味深いことに、分散分析 (ANOVA) 手法は 1 つの従属変数を含むデータの分析にのみ使用され、多変量分散分析 (MANOVA) 手法は複数の従属変数を含むデータの分析に使用されます。
もちろん、ANOVA と MANOVA の違いと、それぞれの手法が適用される状況を理解することが重要です。
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