Unterschied zwischen ANOVA und ANCOVA

• 2019

ANOVA ist eine effektive Technik zur Durchführung von Forschungen in verschiedenen Disziplinen wie Wirtschaft, Wirtschaft, Psychologie, Biologie und Bildung, wenn eine oder mehrere Proben betroffen sind. Sie wird bei ANCOVA oft falsch ausgelegt, da beide dazu verwendet werden, die Varianz der Mittelwerte der abhängigen Variablen, die als Ergebnis von gesteuerten unabhängigen Variablen zugeordnet sind, zu prüfen, nachdem die Folgen der unkontrollierten unabhängigen Variablen berücksichtigt wurden.

ANOVA wird verwendet, um die Mittelwerte von zwei oder mehr Populationen zu vergleichen und gegenüberzustellen. ANCOVA wird verwendet, um eine Variable in zwei oder mehr Populationen zu vergleichen, während andere Variablen berücksichtigt werden. Schauen Sie sich den Artikel an, um die Unterschiede zwischen ANOVA und ANCOVA zu erfahren.

Vergleichstabelle

Vergleichsgrundlage	ANOVA	ANCOVA
Bedeutung	ANOVA ist ein Verfahren, bei dem der Unterschied zwischen den Mitteln mehrerer Datengruppen auf Homogenität untersucht wird.	ANCOVA ist eine Technik, die die Auswirkung einer oder mehrerer unerwünschter Variablen mit metrischer Skalierung von der abhängigen Variablen entfernt, bevor eine Forschung durchgeführt wird.
Verwendet	Es werden sowohl ein lineares als auch ein nichtlineares Modell verwendet.	Es wird nur ein lineares Modell verwendet.
Enthält	Kategoriale Variable.	Kategoriale und Intervallvariable.
Kovariate	Ignoriert	Berücksichtigt
BG-Variation	Attribute zwischen Gruppenvariation (BG) und Behandlung.	Unterscheidet zwischen Gruppen (BG) -Variationen, in Behandlung und Kovariate.
WG-Variation	Attribute innerhalb der Gruppe (WG) variieren zu individuellen Unterschieden.	Unterscheidet sich innerhalb der Gruppe (WG) in individuelle Unterschiede und Kovariaten.

Definition von ANOVA

ANOVA dehnt sich auf die Analyse der Varianz aus und wird als statistisches Verfahren beschrieben, das zur Bestimmung der Differenz in den Mitteln von zwei oder mehr Populationen verwendet wird, indem der Variationsbetrag innerhalb der Proben entsprechend dem Variationsbetrag zwischen den Proben untersucht wird. Sie teilt den Gesamtbetrag der Abweichung im Datensatz in zwei Teile auf, dh den Betrag, der dem Zufall zugeschrieben wird, und den Betrag, der bestimmten Ursachen zugeordnet wird.

Es ist eine Methode zur Analyse der Faktoren, die angenommen werden oder die abhängige Variable beeinflussen. Es kann auch verwendet werden, um die Variationen zwischen verschiedenen Kategorien innerhalb der Faktoren zu untersuchen, die aus zahlreichen möglichen Werten bestehen. Es gibt zwei Arten:

• Einweg- ANOVA : Wenn ein Faktor verwendet wird, um den Unterschied zwischen verschiedenen Kategorien mit vielen möglichen Werten zu untersuchen.
• Zweiweg-ANOVA : Wenn zwei Faktoren gleichzeitig untersucht werden, um die Wechselwirkung der zwei Faktoren zu messen, die die Werte einer Variablen beeinflussen.

Definition von ANCOVA

ANCOVA steht für Analyse der Kovarianz, ist eine erweiterte Form der ANOVA, die den Effekt einer oder mehrerer fremder Variablen mit Intervallskalierung aus der abhängigen Variablen eliminiert, bevor eine Forschung durchgeführt wird. Es ist der Mittelpunkt zwischen ANOVA und Regressionsanalyse, bei dem eine Variable in zwei oder mehr Populationen verglichen werden kann, während die Variabilität anderer Variablen berücksichtigt wird.

Wenn in einem Satz unabhängiger Variablen sowohl Faktor (kategoriale unabhängige Variable) als auch Kovariate (metrische unabhängige Variable) bestehen, wird die verwendete Technik als ANCOVA bezeichnet. Die Differenz der abhängigen Variablen aufgrund der Kovariate wird durch eine Anpassung des Mittelwerts der abhängigen Variablen innerhalb jeder Behandlungsbedingung aufgehoben.

Diese Technik ist sinnvoll, wenn die metrikunabhängige Variable linear mit der abhängigen Variablen und nicht mit den anderen Faktoren verknüpft ist. Es basiert auf bestimmten Annahmen, die lauten:

• Es gibt eine Beziehung zwischen abhängigen und unkontrollierten Variablen.
• Die Beziehung ist linear und von Gruppe zu Gruppe identisch.
• Verschiedene Behandlungsgruppen werden nach dem Zufallsprinzip von der Bevölkerung abgeholt.
• Gruppen sind in ihrer Variabilität homogen.

Hauptunterschiede zwischen ANOVA und ANCOVA

Die nachstehenden Punkte sind im Hinblick auf den Unterschied zwischen AOVA und ANCOVA erheblich:

1. Die Technik zum Identifizieren der Varianz zwischen den Mitteln mehrerer Gruppen für Homogenität ist als Varianzanalyse oder ANOVA bekannt. Ein statistischer Prozess, der verwendet wird, um die Auswirkung einer oder mehrerer unerwünschter Variablen mit einer Metrik von der abhängigen Variablen zu entfernen, bevor eine Forschung durchgeführt wird, wird als ANCOVA bezeichnet.
2. Während ANOVA sowohl ein lineares als auch ein nichtlineares Modell verwendet. Im Gegenteil, ANCOVA verwendet nur ein lineares Modell.
3. ANOVA beinhaltet nur eine kategoriale unabhängige Variable, dh einen Faktor. ANCOVA umfasst dagegen eine kategoriale und eine metrische unabhängige Variable.
4. Eine Kovariate wird in der ANOVA nicht berücksichtigt, sondern in der ANCOVA.
5. ANOVA charakterisiert zwischen Gruppenvariationen, ausschließlich zur Behandlung. Im Gegensatz dazu unterscheidet ANCOVA zwischen Gruppenvariationen der Behandlung und Kovariaten.
6. ANOVA zeigt innerhalb von Gruppenvariationen, insbesondere zu individuellen Unterschieden. Im Gegensatz zu ANCOVA teilt sich dies innerhalb der Gruppenvarianz in individuellen Unterschieden und Kovariaten.

Fazit

Daher können Sie bei der obigen Diskussion die Unterschiede zwischen den beiden statistischen Techniken klar erkennen. ANOVA wird verwendet, um die Mittelwerte von zwei Gruppen zu testen. Auf der anderen Seite ist ANCOVA eine fortgeschrittene Form der Varianzanalyse; das kombiniert ANOVA und Regressionsanalyse.