Tämän tutkimuksen tavoitteena on paljastaa hyvin kuvaava näkemys Anovan ja regression eroista. Se keskittyy esittämään yksityiskohtaista spekulaatiota termien ydinmerkityksestä. Tämän jälkeen tutkimuksessa on tarjottu taulukko Anovan ja regression välisten erojen merkitsemiseksi sen vertailuparametrien suhteen.
Anova vs regressio
Anova toteutetaan muuttujiin, jotka ovat satunnaisia, mutta regressio toteutetaan muuttujaan, joka on luonteeltaan riippumaton tai kiinteä. Vaikka Anovaa käytetään laajasti yleisen keskiarvon mittaamiseen useiden ryhmien perusteella, regressiota käytetään laajalti riippuvaan muuttujaan liittyvien ennusteiden tai arvioiden merkitsemiseen.
Anovaa tai varianssianalyysiä voidaan soveltaa joukkoihin, joilla ei ole yhteyttä toisiinsa. Sitä käytetään laajasti ryhmiin liittyvän yhteisen keskiarvon löytämiseen. Sen sovellus on suoratoistettu satunnaismuuttujille. Anova on ryhmitelty kiinteään tehosteeseen, sekoitettuun tehosteeseen ja satunnaiseen tehosteeseen. Sen virhemäärä on enemmän kuin yksi. Regressiota käytetään muuttujajoukkojen välisen suhteen löytämiseen. Se on toteutettu riippumattomiin tai kiinteisiin muuttujiin ja siihen liittyy vain yksi virhetermi, joka tunnetaan nimellä jäännös. Se voidaan haaroittaa lineaariseen regressioon ja moninkertaiseen regressioon.
Anovan ja regression vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | Anova | Regressio |
| Määritelmä | Anova, joka tunnetaan myös nimellä varianssianalyysi, on toteutettu ryhmille, jotka eivät ole linkitetty toisiinsa yhteisen keskiarvon tuloksen löytämiseksi. | Regressiota voidaan kuvata tehokkaaksi tilastolliseksi menetelmäksi sidoksen muodostamiseksi muuttujaryhmien välille. |
| Muuttujan luonne ja käytetyt muuttujat | Anova on toteutettu satunnaismuuttujiin. Sitä käytetään muuttujissa, jotka ovat erilaisia ja jotka eivät ole erityisen yhteydessä toisiinsa tai liittyvät toisiinsa. | Regressio toteutetaan kiinteisiin tai riippumattomiin muuttujiin. Sitä käytetään itsenäisenä sekä riippumattomana muuttujajoukona. |
| Testin hyödyllisyys | Eri ryhmien yhteisen keskiarvon selvittämiseen käytetään laajasti Anovaa tai Varianssianalyysiä. | Ammatinharjoittajat keskittyvät käyttämään regressiota, pääasiassa merkitsemään ennusteita tai arvioita riippuvaisen muuttujan perusteella. |
| Virheet | Anova liittyy virheisiin. Toisin kuin regression tapauksessa, siinä on enemmän kuin yksi virhemäärä. | Regressioon liittyvän virhetermin läsnäolo johtaa ennusteiden poikkeamiseen, ja se tunnetaan residuaalina. Regressioon liittyy vain yksi virhetermi. |
| Tyypit | Anova voidaan jakaa kolmeen luokkaan, ja ne ovat seuraavat: kiinteä vaikutus, satunnainen vaikutus ja sekoitettu vaikutus. | Regressio luokitellaan yleisesti kahteen muotoon ja ne ovat seuraavat - moninkertainen regressio ja lineaarinen regressio. |
Mikä on Anova?
Anova on lyhenne sanoista varianssianalyysi, ja se on eräänlainen tilastoväline, jota käytetään yleensä useisiin satunnaisiin muuttujiin. Se liittyy joukkoon ryhmiä, jotka eivät ole yhteydessä toisiinsa yhteisen keskiarvon kartoittamiseksi. se segmentoi tietojoukon sisällä olevan havaitun vaihtelun seuraaviin osiin - satunnaisiin ja systemaattisiin tekijöihin. Toisin kuin satunnaiset tekijät, systemaattiset tekijät tarjoavat tilastovaikutuksen tietojoukkoon.
Regressiotutkimuksessa riippumattomien muuttujien vaikutus tai vaikutus riippuviin muuttujiin määritetään tai löydetään Anovan avulla. Se tunnetaan myös nimellä Fisherin varianssianalyysi. Anova on jatkoa t- ja z-testeille. Sitä käytetään erottelemaan varianssitiedot, jotka havaitaan lisätutkimuksiin sovellettaessa. Jos ryhmien välistä varianssia ei ole määritetty, Anovan F-suhteen tulee olla lähellä 1 tai yhtä suuri. ANOVA:n yksisuuntaista menetelmää käytetään kolmelle tai useammalle kuin kolmelle tietojoukolle, jotta saadaan tietoa riippumattomien muuttujien ja riippuvien muuttujien välisestä suhteesta.
Mikä on regressio?
Regression tiedetään olevan tehokas tilastollinen menetelmä yhteyden muodostamiseksi muuttujaryhmien välille. Regressioanalyysiä käytetään yleensä muuttujille, jotka ovat riippuvaisia yhdessä yhden tai useamman kuin yhden luonteeltaan riippumattoman muuttujan kanssa. Se on tehokas menetelmä, joka on kohdistettu ymmärtämään vaikutusta riippuvaiseen muuttujaan, joka liittyy yhteen tai useampaan riippumattomaan muuttujaan. Se on tilastollinen menettely, jota käytetään laajalti sijoittamisessa ja rahoituksessa sekä muilla aloilla, jotka suuntautuvat eri muuttujien tai riippumattomien muuttujien ja yhden riippuvan muuttujan välisen yhteyden tai suhteen luonteen ja vahvuuden ennustamiseen.
Muuttujien välinen suhde tai yhteys voidaan ymmärtää regression avulla. Regressio voi olla kahdessa muodossa, jotka ovat moninkertainen lineaarinen regressio ja yksinkertainen lineaarinen regressio. Regressiossa on vain yksi virhetermi, jota voidaan kutsua myös jäännösksi. Tämä virhetermi on vastuussa regressioon liittyvien tulosten poikkeamasta. Riippuviin muuttujiin perustuva regressio auttaa harjoittajia tekemään ennusteita tai arvioita. Sitä käytetään laajalti kiinteissä muuttujissa tai riippumattomissa muuttujissa, ja se toimii sidoksien tai suhteiden luomisessa useiden muuttujajoukkojen välille.
Tärkeimmät erot Anovan ja Regression välillä
Johtopäätös
Näin ollen voidaan päätellä, että vaikka Anova ja regressio ovat tehokkaita tilastollisia välineitä, ne eroavat toisistaan monella tavalla. Anovaa käytetään etsimään yhteistä eri joukoista peräisin olevien ja toisiinsa liittymättömien muuttujien joukosta. Regressiota käytetään riippuvaiseen muuttujaan liittyvien ennusteiden piirtämiseen toisiinsa liittyvien riippumattomien muuttujien roolilla. Se on avainasemassa minkä tahansa hypoteesin oikeellisuuden tai virheellisyyden todistamisessa. Anovaa käytetään muuttujaryhmien välisten sidosten ymmärtämiseen, ei ennusteiden merkitsemiseen. Regressiota sovelletaan kuitenkin kiinteisiin tai riippumattomiin muuttujiin ja se voidaan toteuttaa yksittäisten tai useiden riippumattomien muuttujien avulla.
