Có nhiều mô hình thống kê trong toán học và các môn học khác nhau. Các mô hình khác nhau được cung cấp bởi các kỹ thuật ANOVA và ANCOVA. Họ có những mô hình và công thức độc đáo để có những giải pháp tốt hơn.
Cả hai đều được sử dụng trong phân tích thống kê và toán học. ANOVA là một thử nghiệm về phương tiện của các nhóm quảng cáo ANCOVA đang tác động đến các thang đo số liệu.
Chìa khóa chính
- ANOVA (Phân tích phương sai) là một phương pháp thống kê được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa hai hoặc nhiều nhóm. Đồng thời, ANCOVA (Phân tích hiệp phương sai) là một phương pháp được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt trong khi kiểm soát hiệp phương sai.
- ANOVA được sử dụng khi biến độc lập là phân loại, trong khi ANCOVA được sử dụng khi biến độc lập là liên tục.
- ANCOVA mạnh hơn ANOVA vì nó xem xét tác động của đồng biến, có thể cải thiện độ chính xác của kết quả.
ANOVA so với ANCOVA
ANOVA là viết tắt của Phân tích phương sai. Nó là một phương pháp thống kê được sử dụng trong phân tích nghiên cứu trong khoa học xã hội. Trong SPSS, nó được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện nhóm khi có nhiều hơn hai nhóm. ANCOVA là viết tắt của Phân tích hiệp phương sai, là một phương pháp thống kê được sử dụng trong nghiên cứu để đánh giá hiệu quả của một phương pháp điều trị đồng thời điều chỉnh tác động của các biến số khác có thể ảnh hưởng đến kết quả.
ANOVA là viết tắt của phân tích phương sai. ANOVA không là gì ngoài các thủ tục ước tính của phân tích thống kê. Nhà thống kê Ronald Fisher là người đã tìm ra ANOVA.
Nói một cách đơn giản, Đó là sự khác biệt giữa các nhóm. Mục đích chính của ANOVA là phân tích các phương tiện khác nhau.
Quy luật tổng phương sai là khái niệm ANOVA, cụ thể là sự thay đổi và phương sai trong các thuộc tính thành phần. ANOVA không là gì ngoài một bài kiểm tra thống kê để tìm ra phương tiện bình đẳng và khác biệt.
ANCOVA là viết tắt của phân tích hiệp phương sai. Nó là một mô hình tuyến tính tổng quát trong thống kê. Điểm chính của ANCOVA là thứ đã cho của một biến phụ thuộc bằng với biến độc lập.
THE ANCOVA còn được gọi là điều trị. Mối quan tâm chính của ANCOVA là kiểm soát dòng biến liên tục hoặc biến đồng thời hoặc biến phiền toái. ANCOVA phân tách phương sai trong toán học.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | ANOVA | ANCOVA |
|---|---|---|
| Định nghĩa | ANOVA là một quá trình xác định phương tiện của các nhóm | ANCOVA là quá trình loại bỏ tác động trên thang đo số liệu. |
| mô hình | ANOVA có cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. | ANCOVA chỉ có một mô hình tuyến tính. |
| Biến | ANOVA chỉ có các biến phân loại. | ANCOVA có các biến phân loại và khoảng. |
| đồng biến | ANOVA bỏ qua hiệp phương sai. | ANCOVA xem xét hiệp phương sai. |
| biến thể BG | ANOVA có thuộc tính giữa nhóm (BG) | ANCOVA có sự phân chia giữa các nhóm (BG). |
| biến thể WG | ANOVA có thuộc tính trong nhóm (WG). | ANCOVA có Phân chia trong Nhóm (WG) |
ANOVA là gì?
Trong thế kỷ 20, phân tích phương sai đã có kết quả. phân tích bao gồm giả thuyết, phân vùng, hình vuông, v.v. Nó cũng bao gồm các kỹ thuật và mô hình thử nghiệm.
Năm 1770, Laplace là người thực hiện kiểm định giả thuyết. Phương pháp bình phương nhỏ nhất do Gauss và Laplace sáng lập năm 1800. Sau đó, nó được sử dụng trong thiên văn học và trắc địa.
ANOVA được Laplace giải quyết bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất vào năm 1827. Bằng cách sử dụng phương pháp đó, ông đo thủy triều trong khí quyển.
Năm 1918, Ronald Fisher là người tìm ra thuật ngữ phương sai. ANOVA trở nên phổ biến với cuốn sách của Ronald Fisher có tên Phương pháp thống kê cho những công nhân nghiên cứu.
Nó được xuất bản lần đầu bởi Jerzy Neyman. Mô hình có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. ANOVA chủ yếu được sử dụng trong các mối quan hệ phức tạp để có giải pháp tốt hơn.
ANOVA có ba mô hình lớp khác nhau là mô hình hiệu ứng cố định, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và mô hình hiệu ứng hỗn hợp.
ANOVA được áp dụng theo một số cách tiếp cận khác nhau. Mô hình tuyến tính là mô hình cơ bản nhất được sử dụng trong ANOVA. Các mô hình tuyến tính chỉ có các giải pháp hoàn hảo và phi tuyến tính sẽ vượt qua các cấp độ nhân tố.
Dữ liệu sẽ được cân bằng để diễn giải tốt hơn và dữ liệu không cân bằng cần được hiểu rõ hơn. Các đơn vị thí nghiệm được phân công ngẫu nhiên các nghiệm thức.
Trước khi thí nghiệm, ngẫu nhiên hóa phải được khai báo. Mục đích chính của việc gán ngẫu nhiên là cho giả thuyết khống.
ANCOVA là gì?
ANCOVA đề cập đến Phân tích hiệp phương sai ANCOVA có thể tăng khả năng của sức mạnh thống kê. Bằng cách sử dụng khả năng này, nó đã tìm ra sự khác biệt giữa các nhóm bằng cách tìm phương sai lỗi trong nhóm.
Sản phẩm Kiểm tra F là cơ sở để tìm ra sự khác biệt. Đó là khái niệm về phương sai trong các nhóm khác nhau. ANCOVA cũng điều chỉnh sự khác biệt có sẵn trong các nhóm.
Khái niệm gây tranh cãi chính trong ANCOVA là sửa chữa những khác biệt tồn tại trong DV. Nhưng trong những trường hợp này, không thể sống bằng cách phân công ngẫu nhiên.
CV được sử dụng để điều chỉnh các giá trị trong ANCOVA. Nhưng các đồng biến này không tìm thấy các kỹ thuật thống kê và không thể đánh đồng các nhóm.
IV loại bỏ phương sai do CV gợi ý luôn được liên kết với DV và cũng loại bỏ biến đáng kể khỏi các nhóm dẫn đến các giải pháp vô nghĩa.
ANOVA về cơ bản được sử dụng trong phân tích so sánh. Nó tìm thấy các kết quả quan tâm khác nhau. Tỷ lệ của hai phương sai có thể xác định ý nghĩa thống kê.
Nhưng tỷ lệ này không phụ thuộc vào các quan sát. Ý nghĩa không thay đổi bằng cách thêm các hằng số và nhân các hằng số.
Các đơn vị đang sử dụng các quan sát thể hiện cho các giải pháp. Để đơn giản hóa dữ liệu, chúng tôi luôn trừ hằng số khỏi các giá trị. Mã hóa dữ liệu là một ví dụ điển hình của ANCOVA.
Sự khác biệt chính giữa ANOVA và ANCOVA
- ANOVA là một quá trình xác định phương tiện của các nhóm và ANCOVA là quá trình loại bỏ tác động đối với thang đo số liệu.
- ANOVA có cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính và ANCOVA chỉ có mô hình tuyến tính.
- ANOVA chỉ có các biến phân loại và ANCOVA có các biến phân loại và khoảng.
- ANOVA bỏ qua đồng biến và ANCOVA xem xét đồng biến.
- ANOVA có Thuộc tính giữa Nhóm (BG) và ANCOVA có Phân chia giữa Nhóm (BG).
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=T6uvhsy8d_8C&oi=fnd&pg=PP1&dq=anova+and+ancova&ots=Kl1Uv1Eh8G&sig=cTJzzdRgrCWQvBW-BifjYxiVcBY
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=ZVX7Un6GGysC&oi=fnd&pg=PA77&dq=anova+and+ancova&ots=OvlmAGy8x7&sig=KRh8RfaR1eJY-XlML2zLQGTyG-U
Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
Những điểm chính rút ra mô tả các ứng dụng riêng biệt của ANOVA và ANCOVA, làm sáng tỏ cách sử dụng các phương pháp này để kiểm tra sự khác biệt và kiểm soát tác động của hiệp phương sai. Bảng so sánh cung cấp một bản tóm tắt rõ ràng về sự khác biệt giữa ANOVA và ANCOVA.
Sự khác biệt giữa ANOVA và ANCOVA về cơ bản là việc sử dụng các mô hình và xem xét các biến cụ thể. Trong khi ANOVA có cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính và chỉ xem xét các biến phân loại thì ANCOVA chỉ sử dụng mô hình tuyến tính và xem xét cả biến phân loại và biến khoảng.
Cả ANOVA và ANCOVA đều tỏ ra quan trọng trong nghiên cứu khoa học xã hội và có mục đích riêng biệt trong phân tích thống kê. Điều quan trọng là phải xem xét các biến số và mô hình cụ thể khi chọn phương pháp phân tích phù hợp.
Bối cảnh lịch sử và sự phát triển của ANOVA và ANCOVA rất thú vị. Thật thú vị khi thấy những phương pháp này đã phát triển theo thời gian như thế nào và tiếp tục là nền tảng trong phân tích và nghiên cứu thống kê.
Kỹ thuật Phân tích phương sai và Phân tích hiệp phương sai thực sự là những công cụ thống kê mạnh mẽ. Việc sử dụng ANOVA để kiểm tra sự khác biệt giữa hai hoặc nhiều nhóm và ANCOVA để đánh giá tác động của việc điều trị đồng thời kiểm soát các biến số ảnh hưởng khác là điều cần thiết trong phân tích nghiên cứu.
Các tài liệu tham khảo được cung cấp mang lại sự hiểu biết sâu sắc về ANOVA và ANCOVA, làm phong phú thêm cuộc thảo luận về tầm quan trọng của các phương pháp thống kê này đối với việc phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.
ANOVA và ANCOVA là những công cụ cần thiết cho các nhà nghiên cứu và thống kê. Việc sử dụng ANOVA cho các biến phân loại và ANCOVA cho các biến liên tục là một cách tiếp cận chiến lược trong việc phân tích dữ liệu. Thật thú vị khi lưu ý rằng ANCOVA có mô hình tuyến tính và xem xét cả biến phân loại và biến khoảng, không giống như ANOVA.
Bảng so sánh nêu ra những khác biệt cơ bản giữa ANOVA và ANCOVA, nhấn mạnh cách xem xét các biến và mô hình khác nhau có thể dẫn đến kết quả chính xác hơn trong phân tích thống kê.