Regressie en ANCOVA zijn beide analytische benaderingen en instrumenten. ANCOVA en regressie hebben een aantal overeenkomsten, maar ze hebben ook significante verschillen.
Zowel ANCOVA als regressie zijn afhankelijk van een voorspellende continuümparameter die een covariabele wordt genoemd. Regressie is een ander woord voor stand van zaken.
Een van de meest voorkomende struikelblokken voor lerenden en professionals is het bepalen van het onderscheid tussen regressie en ANCOVA.
Key Takeaways
- Analyse van covariantie (ANCOVA) is een statistische methode die lineaire regressie en variantieanalyse (ANOVA) combineert om de relatie tussen een afhankelijke variabele en verschillende onafhankelijke variabelen te evalueren terwijl wordt gecontroleerd voor covariaten.
- Lineaire regressie is een eenvoudigere techniek die de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen modelleert zonder te corrigeren voor verstorende factoren.
- ANCOVA is krachtiger dan lineaire regressie bij het in rekening brengen van potentiële confounders, wat leidt tot nauwkeurigere resultaten en het risico op type I-fouten verkleint.
Ancona versus regressie
Regressieanalyse is een methode die wordt gebruikt om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren. ANCOVA is een soort regressieanalyse die wordt gebruikt om te controleren op de effecten van een covariabele op de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen.
De beoordeling van correlatie wordt gebruikt om de directe en interactieve effecten van categorische factoren op een continuïteitsafhankelijke parameter te onderzoeken, terwijl wordt gecorrigeerd voor de effecten van aanvullende doorlopende factoren die mede variëren met het onderwerp. Beïnvloedende factoren worden 'covariaten' genoemd.
Ancona bepaalt of de gemiddelden van een afhankelijke variabele (DV) hetzelfde zijn voor de graden van een categorische onafhankelijke variabele (IV), ook wel een behandeling genoemd.
Regressie is een wiskundige benadering die wordt gebruikt in het bankwezen, beleggen en op andere terreinen om de mate en het type verband tussen één voorspellende variabele, weergegeven door Y, en een reeks voorspellende variabelen te beoordelen.
/Als u een gerelateerd aan de afhankelijke grootheid wilt voorspellen op basis van een reeks onafhankelijke factoren, gebruikt u regressieanalyse.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Ancona is een statistische benadering. | Regressie |
|---|---|---|
| Technisch | Verwerkt gegevens die statistisch zijn. | Regressie is zowel een statistische benadering als een wiskundige benadering. |
| Data | Verwerkt gegevens die geclassificeerd en continu zijn. | Sir Ronald Fisher heeft het concept van ANCOVA opgericht. |
| Inspiratie | De inspiratie kwam uit de landbouw. | De inspiratie kwam uit aardrijkskunde. |
| Oprichter | Sir Ronald Fisher heeft het concept ancova bedacht. | Sir Francis Galton heeft het concept van regressie ontwikkeld. |
| Datum | 20th eeuw | 19th eeuw |
Wat is Ancova?
De Ancova-benadering stelt analisten in staat om de respons van een variabele te modelleren als een lineaire transformatie van een antecedent, waarbij de parameters van de curve per groep verschillen.
Het fundamentele concept is om extra componenten te gebruiken als statistische procescontrole om veranderingen in de afhankelijke meting te verklaren, foutfluctuatie te verminderen en de voorspellende waarde van de onderliggende architectuur te vergroten.
Als gevolg hiervan verschilt het van de beoordeling van variantie, die bedoeld is om te evalueren of verschillen tussen testmonsters het gevolg zijn van willekeurige fluctuaties.
De Ancova analyseert geaggregeerde gegevens die een reactie (de criteriumvariabele) en drie of meer regressiemodellen (ook wel covariaten genoemd) bevatten, waarvan er minimaal één constant is (parametrisch, gegradeerd) en één daarvan is kwalitatief (nominaal, niet-geschaald).
Ancona richt zich op het onderzoeken van regressiemodellen in een verzameling subgroepen.
ANCOVA-modellen zijn geschikt voor uitgebreide regressiereeksen en bevatten mechanismen om hiertussen te kiezen.
Omdat het screenen van aannames de primaire benadering is, moeten de fundamentele grenzen ervan zorgvuldig worden onderkend, vooral bij het vaststellen van verschillende mogelijkheden.
Ancona-verbeteringen omvatten groeperingsarchitecturen zoals crossover, stapeling en hun permutaties, en methoden binnen groepen die geavanceerder zijn dan eenvoudige lineaire regressie (hoofd- component en gegeneraliseerde lineaire methoden). De categorieën die verbonden kunnen worden met onafhankelijke variabelen.
Wat is regressie?
Regressieanalyse is een wiskundig hulpmiddel voor het analyseren en begrijpen van het verband tussen twee of meer onafhankelijke, relevante variabelen.
De techniek die wordt gebruikt om regressieanalyse uit te voeren, helpt bij het begrijpen welke elementen significant zijn, welke buiten beschouwing kunnen worden gelaten, en hoe ze met elkaar omgaan.
Regressieanalyse kan worden gebruikt voor planning en prognose.
Dit heeft veel gemeen met het onderwerp computer visie. De factoren worden als multicollineair beschouwd wanneer de onafhankelijke parameters substantieel geassocieerd zijn.
Veel regressie-algoritmen veronderstellen dat multicollineariteit niet voorkomt in de collectie.
Dit komt omdat het moeilijk is om variabelen te ordenen, afhankelijk van hun relevantie, of omdat het een uitdaging is om de essentiële variabelen te kiezen.
Sommige implicaties moeten worden aangepakt voor verschillende vormen van regressieanalyse, naast het kennen van de structuur van parameters en hun spreiding.
Lineaire regressie is de meest basale vorm van regressie, waarbij wordt geprobeerd correlaties te vinden tussen vrije en afhankelijke variabelen.
De afhankelijke variabele is in deze context constant.
Bij het omgaan met het regressiemodel is het van cruciaal belang om de conceptuele benadering volledig te begrijpen. Als de probleembeschrijving projectie vermeldt, moet u waarschijnlijk lineaire regressie toepassen.
Er moet een lineair regressiemodel worden gebruikt als de probleembeschrijving een classificatiealgoritme vermeldt. Evenzo moet u al onze regressiemodellen beoordelen op basis van de titel.
Belangrijkste verschillen tussen Ancova en regressie
- Ancova is een unieke lineaire classificator in de statistiek, terwijl regressie een wiskundige techniek is, hoewel het een overkoepelend woord is voor verschillende regressiemethoden.
- Ancova verwerkt constante en geclassificeerde gegevens, terwijl regressie alleen statistische parameters verwerkt.
- ANCOVA werd zogenaamd geïnspireerd door de landbouw, terwijl regressie zogenaamd werd geïnspireerd door geografie.
- Ancova werd op deze wereld gebracht door mijnheer Ronald Fisher, en aan de andere kant werd regressie in deze wereld gebracht door Sir Francis Galton.
- Ancova ontstond ongeveer in de 20e eeuw, terwijl regressie ongeveer in de 19e eeuw plaatsvond.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435606000813
- https://psycnet.apa.org/record/1980-29328-001
Laatst bijgewerkt: 13 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
Het bericht biedt cruciale informatie over de fundamentele verschillen tussen ANCOVA en regressie. Goed lezen.
Het fundamentele concept van Ancova werd goed uitgelegd. Het lijkt een krachtig hulpmiddel voor het analyseren van regressiemodellen.
Ik wist niet dat ANCOVA ook door geografie werd geïnspireerd. Zeer leerzame inhoud.
Regressie en ANCOVA zijn beide analytische benaderingen die lineaire regressie en variantieanalyse combineren, maar het lijkt erop dat ANCOVA een krachtigere en nauwkeurigere methode heeft om te controleren op covariaten. Erg informatief.
Interessant om meer te weten te komen over de oorsprong van ANCOVA en regressie, maar enkele verdere voorbeelden zouden nuttig zijn geweest.
Ik ben het ermee eens dat het onderscheid tussen regressie en ANCOVA moeilijk te begrijpen kan zijn. De informatie in dit artikel geeft een duidelijke uitleg.
Het bericht biedt een uitgebreide vergelijking tussen ANCOVA en regressie. Zeer inzichtelijk voor statistische analyse.
De referenties in het bericht bieden geloofwaardigheid. Het is duidelijk hoe belangrijk ANCOVA is bij het evalueren van relaties tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen.