ANOVA 与 ANCOVA:差异与比较

数学和不同学科中有许多统计模型。 ANOVA 和 ANCOVA 技术提供了不同的模型。 他们有独特的模型和公式以获得更好的解决方案。

两者都用于统计和数学分析。 ANOVA 是对组均值的测试,ANCOVA 正在影响公制量表。

关键精华

  1. ANOVA(方差分析)是一种统计方法,用于检验两个或多个组之间的差异。 同时,ANCOVA(协方差分析)是一种用于在控制协变量的同时检验差异的方法。
  2. 当自变量是分类时使用方差分析,而当自变量是连续变量时使用方差分析。
  3. ANCOVA比ANOVA更强大,因为它考虑了协变量的影响,可以提高结果的准确性。

方差分析与方差分析

ANOVA 是方差分析的缩写。 它是一种用于社会科学研究分析的统计方法。 在 SPSS 中,当有两个以上的组时,它用于检验组均值之间的显着差异。 ANCOVA 代表协方差分析,这是一种统计方法,用于研究评估治疗效果,同时调整可能影响结果的其他变量的影响。

方差分析与方差分析

ANOVA 代表方差分析。 方差分析只不过是统计分析的估计程序。 统计学家 Ronald Fisher 是发现方差分析的人。

简单来说,就是群体间的差异。 ANOVA 的主要目的是分析不同的均值。

总方差定律是ANOVA的概念,特别是变化,成分属性的方差。 方差分析只不过是一种统计检验,用于寻找平等和差异的手段。

ANCOVA 代表协方差分析。 它是统计学中的一般线性模型。 ANCOVA 的主要是因变量的给定值等于自变量。

ANCOVA 也称为治疗。 ANCOVA 的主要目的是控制连续变量或协变量或无用变量的流动。 ANCOVA在数学上分解了方差。

另请参阅:  累积 GPA 与总体 GPA:差异与比较

对比表

比较参数方差分析安科瓦
定义ANOVA 是定义组均值的过程ANCOVA 是消除对公制尺度影响的过程。
型号ANOVA 具有线性和非线性模型。ANCOVA 只有一个线性模型。
变量ANOVA 只有分类变量。ANCOVA 具有分类变量和区间变量。
协变量ANOVA 忽略协变量。ANCOVA 考虑协变量。
背景变化方差分析具有组间属性(BG)ANCOVA 具有组间划分 (BG)。
工作组变化方差分析具有组内属性(WG)。ANCOVA 有组内划分(WG)

什么是方差分析?

20世纪,方差分析初见成效。 分析包括假设、划分、平方等,还包括实验技术和模型。

1770 年,拉普拉斯是进行假设检验的人。 最小二乘法由高斯和拉普拉斯于1800年创立,之后被用于天文学和大地测量学。

拉普拉斯在 1827 年使用最小二乘法解决了方差分析问题。通过使用它,他测量了大气潮汐。

1918 年,罗纳德·费舍尔 (Ronald Fisher) 发现了方差一词。 方差分析因罗纳德费舍尔的书而流行  研究人员的统计方法.

它首先由 Jerzy Neyman 出版。 该模型在因变量和自变量之间具有线性关系。 ANOVA 主要用于复杂的关系以获得更好的解决方案。

ANOVA 具有三种不同类别的模型,即固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。

ANOVA 通过几种不同的方法应用。 线性模型是方差分析中最基本的模型。 线性模型只有完美解,非线性会跨越因子水平。

数据将平衡以便更好地解释,而不平衡的数据需要更好的理解。 实验单元具有随机分配的处理。

在实验之前,必须声明随机化。 随机分配的主要目的是针对原假设。

什么是方差分析?

ANCOVA指的是Analysis of covariance ANCOVA可以增加统计能力。 通过使用此功能,它通过查找组内的误差方差来找到组之间的差异。

另请参阅:  心理学中的成长与发展:差异与比较

F检验 是寻找差异的基础。 它是不同组内差异的概念。 ANCOVA 还调整了组内先前存在的差异。

ANCOVA 中主要有争议的概念是纠正 DV 中存在的差异。 但在这些情况下,不可能通过随机分配来相等。

CV 用于调整 ANCOVA 中的值。 但是这些协变量没有找到统计技术,也不能等同于这些组。

IV 去除 CV 暗示的方差总是与 DV 相关联,并且还从导致无意义解决方案的组中去除相当大的变量。

方差分析基本上用于比较分析。 它发现了不同的兴趣结果。 两个方差的比率可以确定统计显着性。

但该比率独立于观察结果。 添加常数和乘以常数不会改变意义。

这些单位正在使用表达的观察结果来解决问题。 为了简化数据,我们总是从值中减去常数。 数据编码是 ANCOVA 的一个很好的例子。

安乔娃

ANOVA 和 ANCOVA 之间的主要区别

  1. ANOVA 是定义组均值的过程,ANCOVA 是去除对度量标度的影响的过程。
  2. ANOVA既有线性模型也有非线性模型,ANCOVA只有线性模型。
  3. ANOVA 只有分类变量,ANCOVA 有分类变量和区间变量。
  4. ANOVA 忽略协变量,ANCOVA 考虑协变量。
  5. ANOVA 有 Attribute Between Group(BG),ANCOVA 有 Divides Between Group(BG)。
参考资料
  1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=T6uvhsy8d_8C&oi=fnd&pg=PP1&dq=anova+and+ancova&ots=Kl1Uv1Eh8G&sig=cTJzzdRgrCWQvBW-BifjYxiVcBY
  2. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=ZVX7Un6GGysC&oi=fnd&pg=PA77&dq=anova+and+ancova&ots=OvlmAGy8x7&sig=KRh8RfaR1eJY-XlML2zLQGTyG-U

最后更新时间:13 年 2023 月 XNUMX 日

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关于“方差分析与方差分析:差异与比较”的 8 个思考

  1. 关键要点描述了方差分析和方差分析的不同应用,阐明了如何使用这些方法来测试差异并控制协变量的影响。比较表清楚地总结了方差分析和方差分析之间的差异。

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  2. ANOVA 和 ANCOVA 之间的区别基本上在于模型的使用和特定变量的考虑。 ANOVA 具有线性和非线性模型,并且仅考虑分类变量,而 ANCOVA 仅使用线性模型并考虑分类变量和区间变量。

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  3. 方差分析和方差分析都被证明在社会科学研究中至关重要,并且在统计分析中具有不同的用途。选择正确的分析方法时,考虑具体变量和模型非常重要。

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  4. ANOVA和ANCOVA的历史背景和演变很有趣。看到这些方法如何随着时间的推移而发展并继续成为统计分析和研究的基础是很有趣的。

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  5. 方差分析和协方差分析技术确实是强大的统计工具。在研究分析中,使用方差分析来测试两个或多个组之间的差异,使用方差分析来评估治疗的影响,同时控制其他影响变量。

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  6. 提供的参考文献提供了对方差分析和方差分析的深入理解,进一步丰富了这些统计方法对不同领域数据分析的意义的讨论。

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  7. 方差分析和方差分析是研究人员和统计学家的重要工具。对分类变量使用方差分析,对连续变量使用方差分析,是分析数据的一种策略方法。有趣的是,与方差分析不同,ANCOVA 具有线性模型,并且考虑分类变量和区间变量。

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  8. 比较表概述了方差分析和方差分析之间的根本区别,强调了对不同变量和模型的考虑如何能够在统计分析中获得更准确的结果。

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