Ancova vs Hồi quy: Sự khác biệt và So sánh

Hồi quy và ANCOVA đều là phương pháp và công cụ phân tích. ANCOVA và hồi quy có một số điểm tương đồng, nhưng chúng cũng có những điểm khác biệt đáng kể.

Cả ANCOVA và hồi quy đều phụ thuộc vào tham số liên tục dự đoán được gọi là hiệp phương sai. Hồi quy là một từ khác cho tình trạng của công việc.

Một trong những trở ngại phổ biến nhất đối với người học và các chuyên gia là xác định sự khác biệt giữa hồi quy và ANCOVA.

Chìa khóa chính

1. Phân tích hiệp phương sai (ANCOVA) là một phương pháp thống kê kết hợp hồi quy tuyến tính và phân tích phương sai (ANOVA) để đánh giá mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và các biến độc lập khác nhau trong khi kiểm soát các hiệp phương sai.
2. Hồi quy tuyến tính là một kỹ thuật đơn giản hơn mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập mà không kiểm soát bất kỳ yếu tố gây nhiễu nào.
3. ANCOVA mạnh hơn hồi quy tuyến tính trong việc tính toán các yếu tố gây nhiễu tiềm ẩn, dẫn đến kết quả chính xác hơn và giảm nguy cơ mắc lỗi loại I.

Ancona vs hồi quy

Phân tích hồi quy là một phương pháp được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. ANCOVA là một loại phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm soát các tác động của đồng biến đối với mối quan hệ giữa độc lập và biến phụ thuộc.

Đánh giá của tương quan được sử dụng để kiểm tra tác động trực tiếp và tương tác của các yếu tố phân loại đối với tham số phụ thuộc vào tính liên tục trong khi điều chỉnh tác động của các yếu tố liên tục bổ sung cùng thay đổi với đối tượng. Các yếu tố ảnh hưởng được gọi là “đồng biến”.

Ancona xác định xem giá trị trung bình của một biến phụ thuộc (DV) có giống nhau theo các bậc của biến độc lập phân loại (IV) hay không, được gọi là phương pháp điều trị.

Hồi quy là một phương pháp toán học được sử dụng trong ngân hàng, đầu tư và các lĩnh vực khác để đánh giá mức độ và loại mối liên hệ giữa một biến dự đoán, được biểu thị bằng Y và một chuỗi các biến dự đoán.

/Khi bạn muốn dự đoán một đại lượng liên quan đến đại lượng phụ thuộc từ một tập hợp các yếu tố độc lập, bạn sử dụng phân tích hồi quy.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Ancona là một phương pháp thống kê.	Hồi quy
Kỹ thuật	Xử lý dữ liệu mang tính thống kê.	Hồi quy là một phương pháp thống kê cũng như một phương pháp toán học.
Ngày	Xử lý dữ liệu được phân loại và liên tục.	Ngài Ronald Fisher đã thành lập khái niệm về ANCOVA.
Cảm hứng	Nguồn cảm hứng đến từ Nông nghiệp.	Cảm hứng đến từ Địa lý.
Người sáng lập	Ngài Ronald Fisher đã thành lập khái niệm về ancova.	Ngài Francis Galton đã thành lập khái niệm hồi quy.
Ngày	20th thế kỷ	19th thế kỷ

Ancova là gì?

Phương pháp Ancova cho phép các nhà phân tích lập mô hình phản ứng của một biến dưới dạng biến đổi tuyến tính của tiền đề, với các tham số của đường cong khác nhau giữa các nhóm.

Khái niệm cơ bản là sử dụng các thành phần bổ sung như một biện pháp kiểm soát quy trình thống kê để giải thích các thay đổi trong phép đo phụ thuộc, giảm biến động lỗi và tăng giá trị dự đoán của kiến ​​trúc nền tảng. 

Do đó, nó thay đổi so với đánh giá phương sai, nhằm đánh giá xem sự khác biệt giữa các mẫu thử nghiệm có phải do dao động ngẫu nhiên hay không.

Ancova phân tích dữ liệu tổng hợp bao gồm một phản ứng (biến tiêu chí) và ba hoặc nhiều mô hình hồi quy (được gọi là đồng biến), tối thiểu, một trong số đó là hằng số (tham số, đã phân loại) và một trong số đó là định tính (danh nghĩa, không theo tỷ lệ). 

Ancona tập trung vào việc điều tra các mô hình hồi quy trong một tập hợp các nhóm con.

Các mô hình ANCOVA chứa các chuỗi hồi quy mở rộng và chứa các cơ chế để lựa chọn giữa chúng.

Bởi vì sàng lọc giả định là phương pháp chính, nên các giới hạn cơ bản của nó phải được thừa nhận một cách cẩn thận, đặc biệt là khi đặt ra một số khả năng. 

Các cải tiến của Ancona bao gồm các kiến ​​trúc nhóm như chéo, xếp chồng và hoán vị của chúng cũng như các phương pháp trong nhóm tinh vi hơn so với hồi quy tuyến tính đơn giản (chính thành phần và các phương pháp tuyến tính tổng quát). Các danh mục có thể được kết nối với các biến độc lập.

Hồi quy là gì?

Phân tích hồi quy là một công cụ toán học để phân tích và hiểu mối liên hệ giữa hai hoặc nhiều biến độc lập có liên quan.

Kỹ thuật được sử dụng để thực hiện phân tích hồi quy giúp hiểu được yếu tố nào là quan trọng, yếu tố nào có thể bị bỏ qua và cách chúng tương tác với nhau.

Phân tích hồi quy có thể được sử dụng để lập kế hoạch và tiên lượng. 

Điều này có nhiều điểm chung với chủ đề của thị giác máy tính. Các yếu tố được coi là đa cộng tuyến bất cứ khi nào các tham số độc lập có liên quan đáng kể.

Nhiều thuật toán hồi quy coi không tồn tại đa cộng tuyến trong tập hợp.

Điều này là do nó gây khó khăn khi sắp xếp các biến tùy thuộc vào mức độ liên quan của chúng hoặc khó khăn khi chọn các biến thiết yếu. 

Một số ý nghĩa phải được giải quyết đối với các hình thức phân tích hồi quy khác nhau, ngoài việc biết cấu trúc của các tham số và mức độ lây lan của chúng.

Hồi quy tuyến tính là loại hồi quy cơ bản nhất, cố gắng tìm mối tương quan giữa các biến tự do và biến phụ thuộc.

Biến phụ thuộc là không đổi trong bối cảnh này. 

Khi xử lý mô hình hồi quy, điều quan trọng là phải hiểu đầy đủ cách tiếp cận khái niệm. Nếu phần mô tả vấn đề đề cập đến dự báo, rất có thể bạn nên áp dụng hồi quy tuyến tính.

Nên sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính nếu mô tả vấn đề đề cập đến thuật toán phân loại. Tương tự như vậy, bạn phải đánh giá tất cả các mô hình hồi quy của chúng tôi dựa trên tiêu đề liên quan.

Sự khác biệt chính giữa Ancova và hồi quy

1. Ancova là một bộ phân loại tuyến tính duy nhất trong thống kê, trong khi hồi quy là một kỹ thuật toán học, mặc dù nó là một từ bao gồm các phương pháp hồi quy khác nhau. 
2. Ancova xử lý dữ liệu không đổi và được phân loại, trong khi hồi quy chỉ xử lý các tham số thống kê.
3. ANCOVA được cho là lấy cảm hứng từ nông nghiệp, trong khi hồi quy được cho là lấy cảm hứng từ địa lý.
4. Ancova được đưa vào thế giới này bởi Sir Ronald Fisher, và mặt khác, hồi quy đã được đưa vào thế giới này bởi Ngài Francis Galton.
5. Ancova ra đời vào khoảng thế kỷ 20, trong khi sự thoái trào xảy ra vào khoảng thế kỷ 19.

dự án

1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435606000813
2. https://psycnet.apa.org/record/1980-29328-001

Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2023 năm XNUMX