Anova กับการถดถอย: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

การศึกษานี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเปิดเผยมุมมองที่อธิบายได้ดีเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง ANOVA และการถดถอย โดยมุ่งเน้นไปที่การนำเสนอการเก็งกำไรโดยละเอียดเกี่ยวกับความหมายหลักของคำศัพท์

ต่อจากนี้ การศึกษาได้เสนอตารางสำหรับทำเครื่องหมายความแตกต่างระหว่าง ANOVA และการถดถอยที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ

ประเด็นที่สำคัญ

1. การวิเคราะห์ความแปรปรวนจะทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่ม ในขณะที่การถดถอยจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระหนึ่งตัวขึ้นไป
2. การวิเคราะห์ความแปรปรวนมุ่งเน้นไปที่ตัวแปรอิสระที่เป็นหมวดหมู่ ในขณะที่การถดถอยสามารถรองรับตัวแปรอิสระทั้งที่เป็นหมวดหมู่และต่อเนื่องได้
3. ANOVA จะให้ผลลัพธ์เป็นสถิติ F ในขณะที่การถดถอยจะให้ค่าสัมประสิทธิ์และสถิติ t

Anova เทียบกับการถดถอย

ความแตกต่างระหว่าง การวิเคราะห์ความแปรปรวน และการถดถอยคือว่า Anova ถูกนำไปใช้กับตัวแปรสุ่ม แต่การถดถอยถูกนำไปใช้กับตัวแปรอิสระหรือตัวแปรคงที่ ในขณะที่ การวิเคราะห์ความแปรปรวน ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวัดค่าเฉลี่ยทั่วไปโดยอิงจากหลายกลุ่ม ส่วนการถดถอยถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการทำเครื่องหมายการทำนายหรือการประมาณค่าที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรตาม

Anova หรือการวิเคราะห์ความแปรปรวนสามารถนำไปใช้กับชุดที่ไม่มีความสัมพันธ์กัน มีการใช้อย่างมากมายในการค้นหาค่าเฉลี่ยทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มต่างๆ

แอปพลิเคชันของมันถูกสตรีมสำหรับตัวแปรสุ่ม Anova ถูกจัดกลุ่มเป็นเอฟเฟ็กต์คงที่ เอฟเฟ็กต์ผสม และเอฟเฟ็กต์แบบสุ่ม มีการนับข้อผิดพลาดมากกว่าหนึ่ง

การถดถอยถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างชุดของตัวแปร มันถูกนำไปใช้กับตัวแปรอิสระหรือตัวแปรคงที่ และมีข้อผิดพลาดเพียงคำเดียวเท่านั้นที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรนี้ ซึ่งเรียกว่าค่าคงเหลือ

สามารถแยกย่อยออกเป็น การถดถอยเชิงเส้น และการถดถอยพหุคูณ

ตารางเปรียบเทียบ

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	การวิเคราะห์ความแปรปรวน	การถอยหลัง
คำนิยาม	Anova ถูกนำไปใช้สำหรับตัวแปรสุ่ม ใช้ในตัวแปรที่มีความหลากหลายและไม่ได้เชื่อมโยงหรือเกี่ยวข้องกันโดยเฉพาะ	การถดถอยสามารถอธิบายได้ว่าเป็นขั้นตอนทางสถิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างพันธะระหว่างกลุ่มของตัวแปร
ลักษณะตัวแปรและตัวแปรที่ใช้	การถดถอยถูกนำมาใช้กับตัวแปรคงที่หรือตัวแปรอิสระ มันถูกใช้อย่างอิสระเช่นเดียวกับชุดตัวแปรอิสระ	ในการค้นหาค่าเฉลี่ยทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มต่างๆ จะใช้ ANOVA หรือการวิเคราะห์ความแปรปรวนในขอบเขตกว้าง
ยูทิลิตี้ของการทดสอบ	การมีอยู่ของคำที่มีข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการถดถอยส่งผลให้เกิดการเบี่ยงเบนของการทำนาย และเรียกว่าส่วนที่เหลือ มีข้อผิดพลาดเพียงคำเดียวเท่านั้นที่เกี่ยวข้องกับการถดถอย	ผู้ปฏิบัติงานเน้นไปที่การใช้การถดถอย โดยมากใช้สำหรับการคาดคะเนหรือการประมาณค่าตามตัวแปรตาม
ข้อผิดพลาด	Anova เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาด ซึ่งแตกต่างจากกรณีของการถดถอย มันมาพร้อมกับข้อผิดพลาดมากกว่าหนึ่งหมายเลข	Anova สามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ประเภท ได้แก่ เอฟเฟกต์คงที่ เอฟเฟกต์สุ่ม และเอฟเฟกต์ผสม
ประเภท	การถดถอยแบ่งอย่างแพร่หลายออกเป็นสองรูปแบบ และมีดังต่อไปนี้ - การถดถอยพหุคูณและการถดถอยเชิงเส้น	การถดถอยนิยมแบ่งออกเป็นสองรูปแบบ ได้แก่ การถดถอยพหุคูณและการถดถอยเชิงเส้น

อโนวาคืออะไร?

Anova เป็นตัวย่อของการวิเคราะห์ความแปรปรวน และเป็นเครื่องมือทางสถิติรูปแบบหนึ่งที่ใช้กับตัวแปรต่างๆ ที่เป็นแบบสุ่ม

มันเกี่ยวข้องกับชุดของกลุ่มที่ไม่ได้เชื่อมโยงกันสำหรับการทำแผนที่การมีอยู่ของค่าเฉลี่ยทั่วไป

โดยจะแบ่งส่วนความแปรปรวนที่สังเกตได้ซึ่งอยู่ภายในชุดข้อมูลออกเป็นส่วนต่างๆ ต่อไปนี้ ซึ่งเป็นปัจจัยสุ่มและเป็นระบบ ปัจจัยเชิงระบบต่างจากปัจจัยสุ่มตรงที่มีผลกระทบจากสถิติในชุดข้อมูล

ในการศึกษาการถดถอย อิทธิพลหรือผลกระทบของตัวแปรอิสระต่อตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับตัวแปรจะถูกกำหนดหรือพบด้วยความช่วยเหลือของ Anova เรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์ความแปรปรวนของฟิชเชอร์

Anova คือความต่อเนื่องของการทดสอบ t- และ z- ใช้เพื่อแยกข้อมูลความแปรปรวนที่สังเกตได้เพื่อนำไปใช้ในการตรวจสอบเพิ่มเติม

หากไม่มีการสร้างความแตกต่างระหว่างกลุ่ม อัตราส่วน F ของ Anova ควรมีค่าใกล้เคียง 1 หรือเท่ากัน

วิธีเดียวของ ANOVA ใช้กับชุดข้อมูลสามชุดขึ้นไปเพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม

การถดถอยคืออะไร?

การถดถอยเป็นที่รู้กันว่าเป็นกระบวนการทางสถิติที่มีประสิทธิภาพในการสร้างการเชื่อมโยงระหว่างกลุ่มของตัวแปร

การวิเคราะห์การถดถอยใช้สำหรับตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับตัวแปรหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งตัวแปรที่มีลักษณะเป็นอิสระ

เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพซึ่งสอดคล้องกับการทำความเข้าใจผลกระทบต่อตัวแปรตามที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่เป็นอิสระต่อกันตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป

เป็นขั้นตอนทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการลงทุนและการเงินและด้านอื่น ๆ ที่มีการจัดแนวการทำนายลักษณะและความแข็งแกร่งของการเชื่อมโยงหรือความสัมพันธ์ระหว่างชุดของตัวแปรหรือตัวแปรอิสระที่แตกต่างกันและตัวแปรตามหนึ่งตัวแปร

ความสัมพันธ์หรือการเชื่อมต่อระหว่างตัวแปรสามารถเข้าใจได้ด้วยความช่วยเหลือของการถดถอย การถดถอยสามารถมีรูปร่างได้สองรูปแบบคือการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณและการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย

การถดถอยมีข้อผิดพลาดเพียงคำเดียวที่สามารถเรียกว่าส่วนที่เหลือ เงื่อนไขข้อผิดพลาดนี้รับผิดชอบต่อการเบี่ยงเบนในผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับการถดถอย

ขึ้นอยู่กับตัวแปรตาม การถดถอยช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถคาดการณ์หรือประมาณค่าได้

ส่วนใหญ่ใช้ในตัวแปรคงที่หรือตัวแปรอิสระ และทำงานในการสร้างพันธะหรือความสัมพันธ์ระหว่างชุดตัวแปรหลายชุด

ความแตกต่างหลักระหว่าง Anova และการถดถอย

1. Anova ใช้กับชุดของตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องกัน ในทางกลับกัน การถดถอยเป็นเครื่องมือทางสถิติในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างชุดของตัวแปร
2. Anova ถูกนำไปใช้กับตัวแปรต่างๆ ที่เป็นแบบสุ่มและไม่เกี่ยวข้องกัน ในทางตรงกันข้าม การถดถอยจะนำไปใช้กับตัวแปรคงที่หรือตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ
3. Anova ใช้สำหรับค้นหาผลลัพธ์ของค่าเฉลี่ยทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับชุดต่างๆ ในทางกลับกัน การถดถอยจะใช้สำหรับการคาดคะเนหรือการประมาณค่าตามตัวแปรที่ขึ้นต่อกัน
4. Anova เชื่อมโยงกับข้อผิดพลาดมากกว่าหนึ่งรายการ แต่การถดถอยเชื่อมโยงกับข้อผิดพลาดหนึ่งรายการ
5. Anova มีเอฟเฟกต์สามประเภท ได้แก่ เอฟเฟกต์คงที่ เอฟเฟกต์สุ่ม และเอฟเฟกต์ผสม ในทางตรงกันข้าม การถดถอยสามารถจำแนกได้เป็นการถดถอยพหุคูณและการถดถอยเชิงเส้น

อ้างอิง

1. https://www.jstor.org/stable/2346223
2. https://bmcphysiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6793-8-16

อัพเดตล่าสุด : 13 กรกฎาคม 2023