ANOVA và ANOCVA là hai kỹ thuật khác nhau được sử dụng trong thống kê để phân tích dữ liệu hoặc mẫu nhất định với một biến hoặc nhiều hơn một biến.
ANOVA vs ANOCVA
Các sự khác biệt giữa ANOVA và ANOCVA ANOVA (Phân tích phương sai) nghiên cứu phương sai của dữ liệu thống kê để phân tích và ANOCVA (Phân tích phương sai) nghiên cứu hiệp phương sai của dữ liệu thống kê để phân tích. Đó là nếu chúng ta đang sử dụng ANOVA, chúng ta cần biết phương sai của dữ liệu hoặc mẫu và mặt khác, nếu chúng ta đang sử dụng ANOCVA, chúng ta cần biết hiệp phương sai của dữ liệu thống kê.
Việc lựa chọn kỹ thuật phụ thuộc vào dữ liệu đang được nghiên cứu, tức là nó phụ thuộc vào loại và bản chất của dữ liệu.
Bảng so sánh giữa ANOVA và ANOCVA
| Tham số so sánh | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| Nghĩa | ANOVA kiểm tra phương sai của dữ liệu thống kê đã cho. | ANOCVA kiểm tra hiệp phương sai của dữ liệu để phân tích. |
| Sử dụng hiệp phương sai | ANOVA không sử dụng Phương sai. | ANOCVA sử dụng Covariance. |
| Đáng tin cậy | Ít đáng tin cậy hơn so với ANOCVA. | ANOCVA đáng tin cậy hơn và không thiên vị so với ANOVA. |
| Mô hình | ANOVA sử dụng các mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính. | Trong khi ANOCVA chỉ sử dụng một mô hình tuyến tính tổng quát. |
| Biến đổi | ANOVA bao gồm các biến phân loại. | ANOCVA bao gồm các biến phân loại cũng như biến khoảng. |
ANOVA là gì?
ANOVA là viết tắt của 'Analysis of Variance'. Nó là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân tích một mẫu hoặc dữ liệu nhất định có một hoặc nhiều hơn một biến. Nó được sử dụng để quan sát sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai hoặc ba hoặc nhiều biến có trong một mẫu.
Nó có thể được sử dụng cho mô hình tuyến tính cũng như mô hình phi tuyến tính. ANOVA cung cấp một kiểm định thống kê về việc liệu hai hay nhiều trung bình tổng thể có bằng nhau hay không, và do đó tổng quát hóa kiểm định t ngoài hai trung bình. Để sử dụng mô hình ANOVA, chúng tôi chỉ cần chia các biến thể trong nhóm thành các phương pháp điều trị.
Đây là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi và cũng là một phương pháp phổ biến vì nó bao gồm ít công việc hơn và có thể tính toán kết quả nhanh chóng bằng cách sử dụng ANOVA. Ngoài ra, khả năng mắc lỗi cũng ít hơn. Nó thường được sử dụng trong các lĩnh vực như nông nghiệp, tâm lý học, v.v… nó có nhiều mẫu mã và chủng loại khác nhau.
Chúng ta hãy xem xét các loại và mô hình ANOVA khác nhau.
Các loại ANOVA-:
Các lớp của Mô hình ANOVA-:
ANOCVA là gì?
ANOCVA là viết tắt của ‘Analysis of Covariance’. Nó cũng là một công cụ thống kê được sử dụng để phân tích một mẫu hoặc một nhóm mẫu của một hoặc nhiều hơn một biến dựa trên Phương sai. Nó sử dụng mô hình tuyến tính tổng quát, tức là nó ngụ ý rằng biến phụ thuộc và biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính.
Nó đáng tin cậy hơn vì nó sử dụng hiệp phương sai làm cho nó mạnh hơn về mặt thống kê. ANOCVA rất khó để tính toán so với ANOVA.
Chúng ta có thể hiểu nó là ANOVA và hồi quy được sử dụng cùng nhau ở một mức độ nào đó tức là hai biến (phụ thuộc và độc lập) có liên quan với nhau theo quan hệ tuyến tính. Ngoài ra, chúng có một sự đồng nhất đến từ sự hồi quy.
Hơn nữa, việc sử dụng ANOCVA và kết quả thu được từ nó phụ thuộc hoàn toàn vào loại và bản chất của dữ liệu. Nói chung, ANOCVA kiểm tra xem các phương tiện khác nhau của mẫu đã được điều chỉnh về sự khác biệt trong các biến độc lập có khác nhau ở các mức độ khác nhau của các biến phụ thuộc hay không.
Tóm lại, ANOCVA thực chất là một mô hình ANOVA.
Sự khác biệt chính giữa ANOVA và ANOCVA
Câu hỏi thường gặp (FAQ) Về ANOVA và ANOCVA
ANOVA hai chiều có phải là ANOVA giai thừa không?
ANOVA hai chiều thường không phải là Anova giai thừa. Sự khác biệt chính giữa cả hai là:
ANOVA hai chiều - ANOVA hai chiều giúp chúng ta hiểu liệu có sự tương tác giữa hai biến độc lập hay không. Nó chỉ đơn giản là thêm một biến độc lập vào hồi quy.ANOVA Actorial - Mặt khác, một biến giai thừa được sử dụng để xác định giá trị trung bình của hai hoặc nhiều biến độc lập. Nó chỉ đơn giản là thêm một, hai hoặc nhiều số biến độc lập vào hồi quy.
Các giả định của ANOVA là gì?
Các giả định của Anova là:
ANOVA có phải là tham số không?
ANOVA là tham số nhưng nó cũng có thể là phi tham số. Khi nó được sử dụng cho dữ liệu điểm số, nó sẽ trở thành tham số và khi nó được sử dụng cho dữ liệu xếp hạng hoặc đơn hàng, nó trở thành phi tham số.
Giá trị P có nghĩa là gì trong ANOVA?
Giá trị P đại diện cho xác suất quan sát một kết quả trong thử nghiệm giả thuyết thống kê ít nhất là cực đoan như một kết quả quan sát thực tế.
Giả thuyết vô hiệu cho ANOVA là gì?
Có các giả thuyết vô hiệu khác nhau cho Anova một và hai chiều.
Sự khác biệt giữa Anova và t-test là gì?
Cả t-test và ANOVA đều được sử dụng để xác định sự khác biệt về trung bình dân số của các nhóm khác nhau. Sự khác biệt chính giữa Anova và t-test là t-test chỉ được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt về giá trị trung bình của hai nhóm. Mặt khác, ANOVA tương tự như chạy nhiều thử nghiệm t. Nó có thể kiểm tra nhiều hơn hai nhóm.
Sự kết luận
Cả hai kỹ thuật (ANOVA và ANOCVA) đều để phân tích dữ liệu thống kê hoặc mẫu có một hoặc nhiều hơn một biến. Trong trường hợp ANOVA chỉ sử dụng phương sai, ANOCVA sử dụng hiệp phương sai để tìm ra kết quả.
ANOVA sử dụng cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính để nghiên cứu. Mặt khác, ANOCVA chỉ sử dụng mô hình tuyến tính chung cho nghiên cứu. So với ANOVA, ANOCVA đáng tin cậy hơn và không thiên vị.
ANOVA có ít công việc tính toán hơn so với ANOCVA, vì trong ANOCVA trước tiên, chúng ta phải chia các biến thể trong xử lý và hiệp biến, sau đó chúng ta cần tính hiệp phương sai.
ANOCVA là một mô hình của ANOVA và nó bao gồm cả ANOVA và hồi quy. Mặc dù ANOCVA là một kỹ thuật mạnh hơn về mặt thống kê vì nó sử dụng hiệp phương sai và cũng kết hợp ANOCVA và hồi quy, chúng ta không thể sử dụng nó mọi lúc.
Việc lựa chọn kỹ thuật tốt nhất để phân tích và kết luận phụ thuộc vào bản chất và loại dữ liệu. Số liệu thống kê chỉ có thể cho chúng ta kết quả, việc giải thích kết quả phụ thuộc vào người sử dụng nó.
Đó là có nhiều kỹ thuật thống kê khác nhau cho cùng một mục đích và tất cả chúng đều cho kết quả khác nhau. Vì vậy, lựa chọn kỹ thuật phù hợp là quan trọng nhất để có được kết quả chính xác và hữu ích nhất.
Tương tự như vậy, chúng tôi không thể kết luận rằng việc sử dụng ANOCVA mang lại cho chúng tôi kết quả tốt nhất và chính xác nhất mọi lúc, mặc dù nó là một phương pháp mạnh mẽ hơn và đáng tin cậy. Nhưng một lần nữa, nó phụ thuộc vào dữ liệu, mục đích và bản chất của dữ liệu và một số yếu tố khác cho dù kết quả có chính xác hay không.
Người giới thiệu
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
