Có nhiều mô hình thống kê trong toán học và các môn học khác nhau. Các mô hình khác nhau được cung cấp bởi kỹ thuật ANOVA và ANCOVA. Họ có các mô hình và công thức độc đáo cho các giải pháp tốt hơn. Cả hai đều được sử dụng trong phân tích thống kê và toán học. ANOVA là một thử nghiệm về các phương tiện của các nhóm mà ANCOVA đang tác động đến thang đo chỉ số.
ANOVA vs ANCOVA
Sự khác biệt giữa ANOVA và ANCOVA là quy trình của chúng. ANOVA là quá trình kiểm tra các nhóm về tính đồng nhất. ANCOVA là quá trình loại bỏ tác động trên nhiều hơn một thang đo. ANOVA đang sử dụng trong cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. ANCOVA chỉ đang sử dụng trong mô hình tuyến tính. Các thuộc tính trong Nhóm (WG) trong ANOVA thay đổi tùy theo cá nhân. Sự phân chia trong nhóm (DWG) khác nhau giữa các cá nhân với nhiều dân tộc.
ANOVA là viết tắt của phân tích phương sai. ANOVA không là gì khác ngoài các thủ tục ước tính của phân tích thống kê. Nhà thống kê Ronald Fisher là người đã thành lập ANOVA. Nói một cách đơn giản, Nó là sự thay đổi giữa các nhóm. Mục đích chính của ANOVA là phân tích các phương tiện khác nhau. Quy luật tổng phương sai là khái niệm của ANOVA, cụ thể là sự thay đổi và phương sai trong các thuộc tính thành phần. ANOVA không là gì khác ngoài một bài kiểm tra thống kê để tìm ra các phương tiện của sự bình đẳng và sự khác biệt.
ANCOVA là viết tắt của phân tích hiệp phương sai. Nó là một mô hình tuyến tính tổng quát trong thống kê. Điểm chính của ANCOVA là giá trị đã cho của một biến phụ thuộc bằng với biến độc lập. THE ANCOVA còn được gọi là điều trị. Mối quan tâm chính của ANCOVA là kiểm soát dòng chảy của các biến liên tục hoặc đồng biến hoặc biến phiền toái. ANCOVA phân tích phương sai trong toán học.
Bảng so sánh giữa ANOVA và ANCOVA
| Các thông số so sánh | ANOVA | ANCOVA |
| Sự định nghĩa | ANOVA là một quá trình xác định phương tiện của các nhóm | ANCOVA là quá trình loại bỏ tác động trên thang đo hệ mét. |
| Mô hình | ANOVA có cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. | ANCOVA chỉ có một mô hình tuyến tính. |
| Biến | ANOVA chỉ có các biến phân loại. | ANCOVA có các biến phân loại và khoảng thời gian. |
| Covariate | ANOVA bỏ qua hiệp biến. | ANCOVA coi hiệp biến. |
| BG biến thể | ANOVA có thuộc tính giữa nhóm (BG) | ANCOVA có Phân chia giữa các nhóm (BG). |
| Biến thể WG | ANOVA có Thuộc tính Trong Nhóm (WG). | ANCOVA có Phân chia trong Nhóm (WG) |
ANOVA là gì?
Trong thế kỷ 20, phân tích phương sai đã có kết quả. phân tích bao gồm giả thuyết, phân vùng, hình vuông, v.v. Nó cũng bao gồm các kỹ thuật và mô hình thực nghiệm. Năm 1770, Laplace là người thực hiện việc kiểm tra giả thuyết. Phương pháp bình phương nhỏ nhất được Gauss và Laplace sáng lập vào năm 1800. Sau đó, nó được sử dụng trong thiên văn học và trắc địa. ANOVA được Laplace giải quyết bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất vào năm 1827. Bằng cách sử dụng phương pháp đó, ông đo thủy triều trong khí quyển.
Năm 1918, Ronald fish là người đã tìm ra phương sai của thuật ngữ. ANOVA trở nên phổ biến với cuốn sách của Ronald Fisher có tên là Phương pháp thống kê cho nhân viên nghiên cứu. Nó được xuất bản lần đầu tiên bởi Jerzy Neyman. Mô hình có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. ANOVA chủ yếu được sử dụng trong các quan hệ phức tạp để có các giải pháp tốt hơn. ANOVA có ba mô hình lớp khác nhau là mô hình hiệu ứng cố định, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và mô hình hiệu ứng hỗn hợp.
ANOVA được áp dụng theo một số cách tiếp cận khác nhau. Mô hình tuyến tính là mô hình cơ bản nhất được sử dụng trong ANOVA. Các mô hình tuyến tính chỉ có các giải pháp hoàn hảo và mô hình phi tuyến tính sẽ vượt qua các mức nhân tố. Dữ liệu sẽ được cân bằng để giải thích tốt hơn và dữ liệu không cân bằng cần được hiểu rõ hơn. Các đơn vị thí nghiệm có sự chỉ định ngẫu nhiên của các nghiệm thức. Trước khi thử nghiệm, sự ngẫu nhiên phải được khai báo. Mục đích chính của phép gán ngẫu nhiên là cho giả thuyết không.
ANCOVA là gì?
ANCOVA đề cập đến Phân tích hiệp phương sai ANCOVA có thể tăng khả năng của công suất thống kê. Bằng cách sử dụng khả năng này, nó đã tìm thấy sự khác biệt giữa các nhóm bằng cách tìm phương sai lỗi trong nhóm. F-test là cơ sở để tìm ra sự khác biệt. Đó là khái niệm về phương sai trong các nhóm khác nhau. ANCOVA cũng điều chỉnh những khác biệt tồn tại từ trước trong các nhóm.
Khái niệm gây tranh cãi chính trong ANCOVA là để sửa chữa những khác biệt tồn tại trong DV. Nhưng trong những trường hợp này, không thể cân bằng bằng cách phân công ngẫu nhiên. CV được sử dụng để điều chỉnh các giá trị trong ANCOVA. Nhưng những hiệp biến này không tìm thấy kỹ thuật thống kê và không thể đánh đồng các nhóm. IV loại bỏ phương sai liên quan đến CV luôn được liên kết với DV và cũng loại bỏ biến đáng kể khỏi các nhóm dẫn đến các giải pháp vô nghĩa.
ANOVA về cơ bản được sử dụng trong phân tích so sánh. Nó tìm thấy các kết quả quan tâm khác nhau. Tỷ lệ của hai phương sai có thể xác định ý nghĩa thống kê. Nhưng tỷ lệ không phụ thuộc vào các quan sát. Ý nghĩa không thay đổi bằng cách thêm các hằng số và nhân các hằng số. Các đơn vị đang sử dụng các quan sát thể hiện cho các giải pháp. Để đơn giản hóa dữ liệu, chúng tôi luôn trừ hằng số khỏi các giá trị. Mã hóa dữ liệu là một ví dụ điển hình về ANCOVA.
Sự khác biệt chính giữa ANOVA và ANCOVA
Sự kết luận
Cả ANOVA và ANCOVA đều có một kỹ thuật độc đáo để phân tích thống kê. ANOVA có thể hoạt động trên cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. ANCOVA chỉ hoạt động với mô hình tuyến tính. Cả hai đều có một số kỹ thuật và mô hình cho các giải pháp tốt hơn. Các công thức sẽ giúp tìm kiếm kết quả một cách dễ dàng. Các thuật toán phức tạp hơn được thực hiện bởi ANOVA. Nhiều loại phương pháp phân tích có sẵn trong kỹ thuật ANOVA. Kỹ thuật ANCOVA có một số phương pháp giả định. ANCOVA cũng coi các kỹ thuật công suất hữu ích cho phân tích toán học.
