ANOVA ja MANOVA ovat periaatteessa kaksi erilaista tilastollista menetelmää, joita käytetään tietyn datan keskiarvon laskemiseen. Sana ANOVA tarkoittaa muunnelman analyysiä, kun taas sana MANOVA tarkoittaa variantin monimuuttujaanalyysiä.
Keskiarvon laskemiseen käytetty ANOVA-menetelmä sisältää vain yhden riippuvan muuttujan, kun taas keskiarvon laskemiseen käytetty MANOVA-menetelmä sisältää useita riippuvia muuttujia. Sitä käytetään periaatteessa sen määrittämiseen, onko varianttiryhmissä eroja vai onko olemassa useampi kuin yksi riippuvainen muuttuja. Ja näin se eroaa yhdellä tavalla ANOVAsta, joka vaatii vain yhden muuttujan.
ANOVA vs MANOVA
Ero ANOVA:n ja MANOVA:n välillä on, että ANOVA-menetelmällä keskiarvoa laskettaessa on vain yksi muuttuja, mutta MANOVA-menetelmässä on kaksi tai useampia eri muuttujia. Molempia menetelmiä käytetään tilastotutkimuksessa tietyn yhtälön keskiarvon määrittämiseen. ANOVA käyttää laskennassa kolmea eri mallia, kun taas MANOVA-menetelmässä sellaisia ei ole.
ANOVA tarkoittaa variantin analyysiä, kun taas Manova tarkoittaa monimuuttujaanalyysin varianttia. Niitä molempia käytetään tilastollisena menetelmänä keskiarvon laskemiseen, mutta eri tavalla kuin ANOVAa käytetään, kun läsnä on vain yksi riippuvainen variantti, mutta MANOVAa käytetään, kun läsnä on useampi kuin yksi riippuvainen variantti. Tilastoja tutkittaessa, kun kahta tai useampaa kuin kahta keskiarvoa verrataan toisiinsa, keskiarvon löytämiseen käytettyä menetelmää kutsutaan ANOVAksi, joka on varianttien analyysi.
MANOVA-menetelmää, joka on monimuuttuja-analyysin muunnelma, kuten nimi sanoo, käytetään, kun riippuvia muuttujia on useita. Nämä useat muuttujat auttavat laskemaan kaksi tai useampia kuin tämä riippuva muuttuja. MANOVA ei käytä tiettyä mallia tietyn yhtälön keskiarvon laskemiseen, kuten ANOVA tekee. MANOVAssa Wilk’s Lamba määritetään, koska yhdessä laskelmassa käytetään useita muuttujia kerralla ja se auttaa myös määrittämään niiden välisen eron.
ANOVA- ja MANOVA-vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | ANOVA | MANOVA |
| Lyhenne | Variantin analyysi | Muunnelmien monimuuttujaanalyysi. |
| Käyttää | Kun keskiarvon laskemiseen on vain yksi riippuva muuttuja. | Kun keskiarvon laskemiseen on useita muuttujia. |
| Mallien lukumäärä | ANOVA käyttää laskennassa kolmea eri mallia. | MANOVAssa ei käytetä tällaista määrää malleja keskiarvon laskemiseen. |
| Päättäväisyys | ANOVAssa F-testiä käytetään tekijän merkityksen määrittämiseen. | MANOVAssa käytetään monimuuttujaa F-testiä, jota kutsutaan Wilkin lambdaksi. |
| F:n arvo | Tekijän varianssin vertailu virhevarianssiin määrittää F:n arvon ANOVAssa. | Tekijän varianssi-kovarianssimatriisia verrataan virhevarianssi-kovarianssimatriisiin Wilkin lambdan saamiseksi. |
Mikä on ANOVA?
ANOVA tarkoittaa analyysivarianttia. Tilastoja tutkittaessa keskiarvoja verrataan keskenään, kun keskiarvoja on kaksi tai useampia, mutta samanaikaisesti keskiarvon löytämiseen käytettyä menetelmää kutsutaan ANOVAksi, joka on muunnelmien analyysi. Merkittävien muuttujien välisten suhteiden oppimiseksi ja luomiseksi käytetään menetelmää ANOVA. Sen määrittämiseksi, onko kahden tai useamman ryhmän laskettu keskiarvo yhtä suuri vai ei, se asettaa testin. Ja tätä näin käytettyä testiä kutsutaan t-testiksi.
Keskiarvojen vertailua varten on annettu nimi ANOVA, koska keskiarvojen välisen suhteen määrittämiseksi tai määrittämiseksi näitä variansseja itse asiassa verrataan perustamisen asettamiseen.
ANOVAssa on kolme eri mallia, joita käytetään eri näkökohdissa keskiarvon laskemiseen. Kiinteävaikutteista mallia sovelletaan, kun kohteelle tehdään yksi tai jopa useampi kuin yksi hoito. Satunnaisvaikutusmallia sovelletaan, kun sovellettavaa hoitoa ei ole aiemmin vahvistettu suuressa populaatiossa. Sekavaikutteista mallia sovelletaan, kun hoidossa on molemmat aiemmat menetelmät, kiinteä ja sekamenetelmä.
Mikä on MANOVA?
MANOVA tarkoittaa monimuuttujaanalyysin varianssia. MANOVA-menetelmää tilastoissa käytetään, kun keskiarvon laskemiseen on kaksi tai useampia muuttujia. Se auttaa luomaan ja määrittämään eron kahden tai jopa useamman kuin kahden erilaisen riippuvaisen muuttujan välillä. Tämän menetelmän tarjoama apu on samanaikaisesti kahden eri muuttujan välillä.
MANOVA-menetelmää, joka on monimuuttuja-analyysin muunnelma, kuten nimi sanoo, käytetään, kun riippuvia muuttujia on useita. Nämä useat muuttujat auttavat laskemaan kaksi tai useampia kuin tämä riippuva muuttuja. MANOVAssa käytetään monimuuttujaa F-testiä, jota kutsutaan Wilkin lambdaksi. Tekijän varianssi-kovarianssimatriisia verrataan virhevarianssi-kovarianssimatriisiin Wilkin lambdan saamiseksi.
Tärkeimmät erot ANOVA:n ja MANOVA:n välillä
Johtopäätös
Tähän mennessä käydyn keskustelun perusteella voidaan päätellä, että ANOVA ja MANOVA ovat pohjimmiltaan kaksi erilaista tilastollista menetelmää, joita käytetään tietyn datan keskiarvon laskemiseen. Sana ANOVA tarkoittaa muunnelman analyysiä, kun taas sana MANOVA tarkoittaa variantin monimuuttujaanalyysiä.
Keskiarvon laskemiseen käytetty ANOVA-menetelmä sisältää vain yhden riippuvan muuttujan, kun taas keskiarvon laskemiseen käytetty MANOVA-menetelmä sisältää useita riippuvia muuttujia. Sitä käytetään periaatteessa sen määrittämiseen, onko varianttiryhmissä eroja vai onko olemassa useampi kuin yksi riippuvainen muuttuja. Ja näin se eroaa yhdellä tavalla ANOVAsta, joka vaatii vain yhden muuttujan.
ANOVAssa on kolme eri mallia, joita käytetään eri näkökohdissa keskiarvon laskemiseen. Kiinteävaikutteista mallia sovelletaan, kun kohteelle tehdään yksi tai jopa useampi kuin yksi hoito. Satunnaisvaikutusmallia sovelletaan, kun sovellettavaa hoitoa ei ole aiemmin vahvistettu suuressa populaatiossa. Sekavaikutteista mallia sovelletaan, kun hoidossa on molemmat aiemmat menetelmät, kiinteä ja sekamenetelmä.
