Tilastolliset mallit ovat yhdistelmä erilaisia olettamuksia, jotka on tehty keräämällä tietoa ja ennustamalla tietoa sen perusteella. Niillä on ratkaiseva rooli niinkin yksinkertaisessa kuin ihmisen jokapäiväisessä elämässä. ANCOVA ja ANOVA ovat kaksi tilastollista mallia, joita analyytikot ja matemaatikot käyttävät maailmanlaajuisesti.
ANCOVA vs ANOVA
ANCOVAn ja ANOVA:n ero on se, että ANCOVA on prosessi, jossa eliminoidaan metrisesti skaalattujen muuttujien vaikutus riippuvista muuttujista ennen tutkimusprojektin toteuttamista. Sitä vastoin ANOVA on menetelmä, jolla tutkitaan eri tietoryhmien keskiarvojen välistä eroa yhtenäisyyden vuoksi.
ANCOVA on lyhenne sanoista "Kovarianssianalyysi". Syynä tämän menetelmän käyttämiseen on arvioida, ovatko riippuvan muuttujan keskiarvot yhtenäiset kategoristen riippumattomien muuttujien tasoilla. Tämä tehdään samalla kun valvotaan ei-tärkeiden jatkuvien muuttujien vaikutuksia. Tämäntyyppinen malli toimii yleisissä lineaarisissa malleissa.
ANOVA on lyhenne sanoista "Varianssianalyysi". Tämä on analyysityökalu, joka tarjoaa tekniikan tutkia ja analysoida eroja eri tietoryhmien keskiarvojen välillä. Yksinkertaisesti sanottuna se on menetelmä selvittää, ovatko kyselyn tai kokeen tulokset huomionarvoisia. Tämän tyyppinen malli voi olla toimiva sekä lineaarisissa että epälineaarisissa malleissa.
ANCOVA:n ja ANOVA:n vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | ANCOVA | ANOVA |
| Merkitys | ANCOVA arvioi yhtenäisen keskiarvon olemassaolon eri muuttujaryhmissä. | ANOVA analysoi eri tietoryhmien keskiarvojen välisiä eroja. |
| Lyhenne | ANCOVA on lyhenne sanoista "Kovarianssianalyysi". | ANOVA on lyhenne sanoista "Varianssianalyysi". |
| Toiminnot | ANCOVAa käytetään vain yleisissä lineaarisissa malleissa. | ANOVAa käytetään sekä lineaarisissa että epälineaarisissa malleissa. |
| Sisällytykset | ANCOVA sisältää sekä kategorisia että intervallimuuttujia. | ANOVA sisältää vain kategorisia muuttujia. |
| Kovariaatti | Kovariaatti otetaan aina huomioon käytettäessä ANCOVAa. | Kovariaattia ei oteta huomioon käytettäessä ANOVAa. |
| Luonto | ANCOVA on kestävämpi verrattuna jälkimmäiseen. | ANOVA ei ole yhtä vankka ja sillä on mahdollisuus olla puolueellinen. |
| WG:n variaatio | ANCOVA jakaa WG-variaation kovariatiivisiin ja yksilöllisiin eroihin. | ANOVA määrittää WG-vaihtelun yksittäisille eroille. |
| BG-muunnelma | ANCOVA jakaa VS-vaihtelun kovariaattiin ja hoitoon. | ANOVA määrittää VS-vaihtelun hoidolle. |
Mikä on ANCOVA?
ANCOVA tai kovarianssianalyysi on tekniikka, jolla tutkitaan, ovatko riippuvien muuttujien keskiarvot yhtenäiset kategoristen riippumattomien muuttujien tasoilla. Näitä riippumattomia muuttujia kutsutaan myös "hoidoksi". Lisäksi se ohjaa muiden jatkuvien muuttujien vaikutuksia, jotka eivät ole yhtä tärkeitä. Näitä muuttujia kutsutaan myös "kovariaatteiksi".
ANCOVAa käytetään vain yleisissä lineaarisissa malleissa. Tämäntyyppinen malli yhdistää variaatioanalyysin regressioon. Malli voi toimia menetelmänä lisätä tilastollista tehoa alentamalla ryhmien sisällä olevaa virhevarianssia. Lisäksi se voi jopa kalibroida erot, jotka ovat jo olemassa ryhmissä, jotka ovat ehjät.
ANCOVAa käytettäessä tehdään 5 perusoletusta. Näitä ovat regression lineaarisuus, virhevarianssien homogeenisuus, virhetermien riippumattomuus, virhetermien normaalius ja regression kulmakertoimen homogeenisuus. Nämä oletukset vaikuttavat myös tulosten tulkintaan. Lisäksi oletetaan edelleen, että kovariaattien kaltevuus on yhtä suuri kaikissa hoitoja sisältävissä ryhmissä.
Tuloksia tarkasteltaessa on tärkeä päävaikutus, jos yhden riippumattoman muuttujan tasojen välillä on huomattava ero. Tällöin kaikki muut tekijät jätetään huomiotta.
Mikä on ANOVA?
ANOVA eli varianssianalyysi on menetelmä, jota käytetään eri tietoryhmien keskiarvojen välisen eron arvioimiseen. Se on tilastollinen työkalu, joka jakaa havaitun aggregoidun vaihtelun, joka voidaan nähdä datan sisällä. Nämä tiedot jaetaan usein kahteen osaan – satunnaisiin tekijöihin ja systemaattisiin tekijöihin.
Yksinkertaisesti sanottuna ANOVA on ensimmäinen askel kohti tulosten analysointia, joita eri tekijöillä on tietystä datajoukosta. Testin tai tutkimuksen päätyttyä analyytikko tekee lisää testejä tekijöille, jotka antavat periksi tietojoukon epäjohdonmukaisuudelle. ANOVA-testin tuloksia käytetään f-testissä lisätietojen luomiseen, jotka mukautuvat uudelleen ehdotetuilla regressiomalleilla.
Toinen ANOVA:n tehtävä on verrata kahta tai useampaa ryhmää kerralla sen määrittämiseksi, onko niillä suhdetta. Kaavan tulos avaa tavan analysoida erilaisia tietoryhmiä näytteiden sisällä tai niiden välillä olevan vaihtelun määrittämiseksi. Jos eroa ei löydy, sitä kutsutaan nollahypoteesiksi.
ANOVA on kahta päätyyppiä – yksisuuntainen ja kaksisuuntainen. Nämä riippuvat varianssitestin tuloksessa olevien muuttujien lukumäärästä.
Tärkeimmät erot ANCOVA:n ja ANOVA:n välillä
- ANCOVA arvioi yhtenäisen keskiarvon olemassaolon eri muuttujaryhmissä, kun taas ANOVA analysoi eron eri tietoryhmien keskiarvojen välillä.
- ANCOVA on lyhenne sanoista "Kovarianssianalyysi", kun taas ANOVA on lyhenne sanoista "Varianssianalyysi".
- ANCOVAa käytetään vain yleisissä lineaarisissa malleissa, kun taas ANOVAa käytetään lineaarisissa ja ei-lineaarisissa malleissa.
- ANCOVA sisältää sekä kategorisia että intervallimuuttujia, kun taas ANOVA sisältää vain kategorialliset muuttujat.
- ANCOVA ottaa aina huomioon kovariaatin, kun taas ANOVA jättää sen huomioimatta.
- ANCOVA on voimakkaampi ja puolueettomampi kuin ANOVA.
Johtopäätös
ANCOVA ja ANOVA ovat kaksi termiä, jotka ovat hyvin yleisiä tilastomaailmassa. Nämä ovat tilastollisia malleja, joilla on samanlainen nimi, mutta eri käsitteet. Tärkeä erottava piirre näiden kahden välillä on, että ANCOVA toimii vain yleisissä lineaarisissa malleissa, kun taas ANOVA toimii lineaarisissa ja epälineaarisissa malleissa.
