Mô hình thống kê là sự kết hợp của các phỏng đoán khác nhau đã được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu và dự đoán thông tin dựa trên nó. Họ đóng một vai trò quan trọng trong một cái gì đó đơn giản như cuộc sống hàng ngày của một người. ANCOVA và ANOVA là hai mô hình thống kê được các nhà phân tích và toán học trên toàn thế giới sử dụng.
ANCOVA và ANOVA
Sự khác biệt giữa ANCOVA và ANOVA ANCOVA là quá trình loại bỏ tác động của các biến tỷ lệ mét khỏi các biến phụ thuộc trước khi thực hiện một dự án nghiên cứu. Trong khi đó, ANOVA là một phương pháp được sử dụng để điều tra sự khác biệt giữa các phương tiện của các nhóm dữ liệu khác nhau nhằm mục đích đồng nhất.
ANCOVA là viết tắt của ‘Analysis of Covariance’. Lý do sử dụng phương pháp này là để đánh giá xem giá trị của một biến phụ thuộc có đồng nhất giữa các cấp độ của các biến độc lập phân loại hay không. Điều này được thực hiện trong khi kiểm soát các tác động mà các biến liên tục không quan trọng có. Loại mô hình này có chức năng trong các mô hình tuyến tính tổng quát.
ANOVA là viết tắt của 'Analysis of Variance'. Đây là một công cụ phân tích cung cấp một kỹ thuật để kiểm tra và phân tích sự khác biệt giữa các phương tiện của các nhóm dữ liệu khác nhau. Nói một cách dễ hiểu, nó là một phương pháp để tìm ra kết quả của một cuộc khảo sát hoặc thí nghiệm có đáng chú ý hay không. Loại mô hình này có thể hoạt động trong các mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính.
Bảng so sánh giữa ANCOVA và ANOVA
| Các thông số so sánh | ANCOVA | ANOVA |
| Nghĩa | ANCOVA đánh giá sự tồn tại của giá trị trung bình đồng nhất giữa các nhóm biến khác nhau. | ANOVA phân tích sự khác biệt giữa các phương tiện của các nhóm dữ liệu khác nhau. |
| Viết tắt | ANCOVA là viết tắt của ‘Analysis of Covariance’. | ANOVA là viết tắt của 'Analysis of Variance'. |
| Chức năng | ANCOVA chỉ được sử dụng trong các mô hình tuyến tính chung. | ANOVA được sử dụng trong các mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính. |
| Bao gồm | ANCOVA bao gồm các biến phân loại cũng như biến khoảng. | ANOVA chỉ bao gồm các biến phân loại. |
| Covariate | Hiệp biến luôn được xem xét trong trường hợp sử dụng ANCOVA. | Hiệp biến không được xem xét trong trường hợp sử dụng ANOVA. |
| Thiên nhiên | ANCOVA mạnh mẽ hơn so với cái sau. | ANOVA không mạnh mẽ và có khả năng bị sai lệch. |
| Biến thể WG | ANCOVA chia biến thể WG thành đồng biến và khác biệt riêng lẻ. | ANOVA chỉ định biến thể WG cho các khác biệt riêng lẻ. |
| Biến thể BG | ANCOVA chia biến thể BG thành hiệp biến và xử lý. | ANOVA chỉ định biến thể BG để điều trị. |
ANCOVA là gì?
ANCOVA, hay phân tích hiệp phương sai, là một kỹ thuật kiểm tra xem phương tiện của các biến phụ thuộc có đồng nhất trên các cấp độ của các biến độc lập phân loại hay không. Các biến độc lập này còn được gọi là ‘điều trị’. Hơn nữa, nó kiểm soát ảnh hưởng của các biến liên tục khác không quan trọng bằng. Các biến này còn được gọi là 'Covariates'.
ANCOVA chỉ được sử dụng cho các mô hình tuyến tính chung. Loại mô hình này kết hợp giữa phân tích biến thiên với hồi quy. Mô hình có thể hoạt động như một phương pháp để tăng sức mạnh thống kê bằng cách hạ thấp phương sai sai số nằm trong các nhóm. Hơn nữa, nó thậm chí có thể hiệu chỉnh cho những khác biệt đã tồn tại trong các nhóm còn nguyên vẹn.
Trong khi sử dụng ANCOVA, có 5 giả định cơ bản được đưa ra. Chúng bao gồm tính tuyến tính của hồi quy, tính đồng nhất của các phương sai lỗi, tính độc lập của các thuật ngữ lỗi, tính bình thường của các thuật ngữ lỗi và tính đồng nhất của độ dốc hồi quy. Những giả định này cũng ảnh hưởng đến việc giải thích kết quả. Hơn nữa, người ta giả định thêm rằng độ dốc của các hiệp biến là bằng nhau trên tất cả các nhóm có chứa nghiệm thức.
Khi kiểm tra kết quả, có một tác động chính quan trọng nếu có sự khác biệt đáng chú ý giữa các mức của một biến độc lập. Đây là khi tất cả các yếu tố khác bị bỏ qua.
ANOVA là gì?
ANOVA, hay phân tích phương sai, là một phương pháp được sử dụng để đánh giá sự khác biệt giữa phương tiện của các nhóm dữ liệu khác nhau. Nó là một công cụ thống kê phân chia một biến tổng hợp quan sát được có thể được nhìn thấy bên trong một dữ liệu. Dữ liệu này thường được thiết lập thành hai phần - yếu tố ngẫu nhiên và yếu tố hệ thống.
Nói một cách dễ hiểu, ANOVA là bước đầu tiên hướng tới việc phân tích kết quả mà các yếu tố khác nhau có trên một tập dữ liệu nhất định. Khi hoàn thành thử nghiệm hoặc nghiên cứu, một nhà phân tích thực hiện nhiều thử nghiệm hơn về các yếu tố dẫn đến sự không nhất quán của tập dữ liệu. Kết quả kiểm tra ANOVA được sử dụng trong kiểm tra f để tạo dữ liệu bổ sung điều chỉnh lại với các mô hình hồi quy được đề xuất.
Một chức năng khác của ANOVA là so sánh hai hoặc nhiều nhóm cùng một lúc với mục đích xác định xem chúng có mối quan hệ hay không. Kết quả của công thức mở ra một cách phân tích các nhóm dữ liệu khác nhau để xác định sự thay đổi tồn tại trong hoặc giữa các mẫu. Nếu không tìm thấy sự khác biệt, nó được gọi là giả thuyết vô hiệu.
ANOVA có hai loại chính - một cách và hai cách. Chúng phụ thuộc vào số lượng các biến tồn tại trong kết quả của một bài kiểm tra phương sai.
Sự khác biệt chính giữa ANCOVA và ANOVA
- ANCOVA đánh giá sự tồn tại của giá trị trung bình thống nhất giữa các nhóm biến khác nhau trong khi ANOVA phân tích sự khác biệt giữa giá trị trung bình của các nhóm dữ liệu khác nhau.
- ANCOVA là viết tắt của ‘Phân tích phương sai’ trong khi ANOVA là viết tắt của ‘Phân tích phương sai’.
- ANCOVA chỉ được sử dụng trong các mô hình tuyến tính chung trong khi ANOVA được sử dụng trong các mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính.
- ANCOVA bao gồm các biến phân loại cũng như khoảng thời gian trong khi ANOVA chỉ bao gồm các biến phân loại.
- ANCOVA luôn xem xét hiệp biến trong khi ANOVA bỏ qua nó.
- ANCOVA mạnh mẽ hơn và không thiên vị so với ANOVA.
Sự kết luận
ANCOVA và ANOVA là hai thuật ngữ rất phổ biến trong thế giới thống kê. Đây là những mô hình thống kê có tên gọi giống nhau nhưng các khái niệm khác nhau. Một đặc điểm phân biệt chính giữa hai phương pháp này là ANCOVA chỉ hoạt động trong các mô hình tuyến tính chung trong khi ANOVA hoạt động trong các mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính.
