ANOVA vs ANCOVA
ANOVA a ANCOVA jsou oba statistické modely, které mají různé vlastnosti:
ANOVA
Analýza rozptylu (ANOVA) je soubor statistických modelů a jejich postupů, které se používají k pozorování rozdílů mezi průměrem tří nebo více proměnných v populaci na základě předloženého vzorku. Je to velmi užitečné při porovnávání tří nebo více prostředků.
Je to statistický nástroj, který byl použit v několika odvětvích, jako je zemědělství, psychologie a různá průmyslová odvětví. Předpokládá se, že každé pozorování je nezávislé, že intervaly úrovně měření mezi DV a CV a že základní populace musí být rozloženy normálně a musí mít stejnou odchylku..
ANOVA modely:
1. Modely s pevnými účinky, které předpokládají, že data z normálních populací, které se liší svými prostředky, umožňují odhadnout rozsah odezvy, kterou při léčbě budou generovat.
2. Modely s náhodnými efekty, které předpokládají, že data z omezené hierarchie různých populací jsou vzorkována s různými úrovněmi faktorů.
3. Modely se smíšenými efekty, které popisují situace, kdy jsou přítomny jak pevné, tak náhodné účinky.
I když lze použít také nelineární model, všechny přístupy k analýze rozptylu používají lineární model k vytvoření předpokladu pravděpodobného rozdělení odezvy.
Předpokládá, že případ je nezávislý a že model zjednodušuje statistickou analýzu. Předpokládá také normální rozdělení zbytků a rovnost rozptylů a že rozptyl musí být vždy konstantní.
Typy ANOVA:
� Jednosměrná ANOVA se používá k testování rozdílů mezi dvěma nebo více nezávislými skupinami.
¿¿½ Factorial ANOVA se používá při studiu interakčních účinků mezi léčbami.
� Opakovaná opatření ANOVA se používá, když se pro každou léčbu použije stejný subjekt.
� Multivariační analýza rozptylu (MANOVA) se používá, pokud existuje více než jedna proměnná odezvy
ANCOVA
ANCOVA je model ANOVA, který má obecný lineární model s průběžnou výslednou proměnnou (kvantitativní, škálovanou) a dvěma nebo více prediktorovými proměnnými, kde alespoň jedna je spojitá a alespoň jedna je kategorická (nominální, neměřená).
Jedná se o sloučení ANOVA a regresí pro spojité proměnné a má kovariát. Jeho interpretace závisí na určitých předpokladech o datech vložených do modelu.
Vztah mezi závislými a nezávislými proměnnými musí být v parametrech lineární. Vyhodnocuje, zda populace znamená, že byla upravena o rozdíly na kovariátech, liší se na úrovni závislých proměnných.
Účinky třetí proměnné jsou statisticky kontrolovány v ANCOVA a k vytvoření jednosměrných, obousměrných a vícerozměrných návrhů ANCOVA lze použít libovolný počet nezávislých proměnných a životopisů..
ANCOVA předpokládá, že kovariáty musí lineárně souviset se závislými proměnnými a že musí mít homogenitu regresního účinku. Předpokládá, že kovariáty by neměly souviset s nezávislými proměnnými a neměly by být navzájem příliš korelovány..
souhrn
1. ANOVA jsou statistické modely a techniky používané k pozorování rozdílu mezi proměnnými, zatímco ANCOVA je ANOVA model.
2. ANOVA používá jak lineární, tak nelineární modely, zatímco ANCOVA používá obecný lineární model.
3. ANCOVA má kovariát, zatímco ANOVA nikoli.