Er zijn veel statistische modellen in wiskunde en verschillende vakken. Verschillende modellen worden aangeboden door de ANOVA- en ANCOVA-technieken. Ze hebben unieke modellen en formules voor betere oplossingen. Beide worden gebruikt in statistische en wiskundige analyse. ANOVA is een test van de middelen van groepen en ANCOVA heeft invloed op metrische schalen.
ANOVA versus ANCOVA
Het verschil tussen ANOVA en ANCOVA is hun proces. De ANOVA is het proces waarbij groepen worden onderzocht op homogeniteit. ANCOVA is het proces waarbij de impact op meer dan één metrische schaal wordt weggenomen. De ANOVA gebruikt in zowel de lineaire als niet-lineaire modellen. De ANCOVA gebruikt alleen in het lineaire model. De attributen binnen Group (WG) in ANOVA variëren met het individu. De kloof binnen de groep (DWG) varieert van individu tot vele volkeren.
ANOVA staat voor variantieanalyse. De ANOVA is niets anders dan de geschatte procedures van statistische analyse. Statisticus Ronald Fisher is degene die de ANOVA heeft gevonden. Simpel gezegd, het is de variatie tussen groepen. Het belangrijkste doel van ANOVA is om de verschillende middelen te analyseren. De wet van totale variantie is het concept van ANOVA, dat wil zeggen verandering in het bijzonder, en variantie in componentenattributen. ANOVA is niets anders dan een statistische test om de middelen van gelijkheid en verschillen te vinden.
ANCOVA staat voor analyse van covariantie. Het is een algemeen lineair model in de statistiek. Het belangrijkste van ANCOVA is dat het gegeven van een afhankelijke variabele gelijk is aan de onafhankelijke variabele. DE ANCOVA wordt ook wel behandeling genoemd. Het primaire belang van ANCOVA is om de stroom van continue variabelen of covariaten of hinderlijke variabelen te regelen. ANCOVA ontleedt de variantie in de wiskunde.
Vergelijkingstabel tussen ANOVA en ANCOVA
| Parameters van vergelijking | ANOVA | ANCOVA |
| Definitie | ANOVA is een proces van het definiëren van de middelen van groepen | ANCOVA is het proces waarbij de impact op de metrische schaal wordt weggenomen. |
| modellen | ANOVA heeft zowel lineaire als niet-lineaire modellen. | ANCOVA heeft alleen een lineair model. |
| Variabelen | ANOVA heeft alleen categorische variabelen. | ANCOVA heeft categoriale en intervalvariabelen. |
| Covariaat | ANOVA negeert de covariabele. | ANCOVA beschouwt de covariaat. |
| BG variatie | ANOVA heeft kenmerk tussen groep (BG) | ANCOVA heeft Divides Between Group (BG). |
| WG variatie | ANOVA heeft Attribute Within Group (WG). | ANCOVA heeft Divide Within Group (WG) |
Wat is ANOVA?
In de 20e eeuw heeft variantieanalyse zijn vruchten afgeworpen. de analyse omvat hypothese, partitionering, vierkanten, enz. Het omvat ook experimentele technieken en modellen. In 1770 is Laplace degene die de hypothesetoetsing uitvoert. De kleinste-kwadratenmethode werd in 1800 opgericht door Gauss en Laplace. Daarna wordt het gebruikt in de astronomie en geodesie. ANOVA wordt aangepakt met behulp van kleinste-kwadratenmethoden door Laplace in 1827. Door dat te gebruiken, meet hij de atmosferische getijden.
In 1918 vond Ronald Fisher de term variantie. ANOVA wordt populair met het boek van Ronald Fisher genaamd Statistical Methods for Research Workers. Het werd voor het eerst gepubliceerd door Jerzy Neyman. Het model heeft een lineair verband tussen de afhankelijke variabele en de onafhankelijke variabele. ANOVA wordt vooral gebruikt in complexe relaties voor betere oplossingen. De ANOVA heeft drie verschillende klassenmodellen, namelijk modellen met vast effect, modellen met willekeurig effect en modellen met gemengd effect.
De ANOVA wordt op verschillende manieren toegepast. Het lineaire model is het meest elementaire model dat wordt gebruikt in ANOVA. De lineaire modellen hebben alleen perfecte oplossingen en de niet-lineaire modellen zullen de factorniveaus overschrijden. De gegevens zullen worden gebalanceerd voor een betere interpretatie en de onevenwichtige gegevens hebben een beter begrip nodig. De experimentele eenheden hebben de willekeurige toewijzing van behandelingen. Voorafgaand aan het experiment moet de randomisatie worden aangegeven. Het belangrijkste doel van willekeurige toewijzing is voor de nulhypothese.
Wat is ANCOVA?
ANCOVA verwijst naar de analyse van covariantie. De ANCOVA kan het vermogen van statistische power vergroten. Door deze mogelijkheid te gebruiken, vond het het verschil tussen groepen door foutvariantie binnen de groep te vinden. De F-toets is de basis voor het vinden van de verschillen. Het is het concept van variantie binnen de verschillende groepen. ANCOVA past ook de reeds bestaande verschillen binnen de groepen aan.
Het belangrijkste controversiële concept in ANCOVA is het corrigeren van de verschillen die binnen de DV bestaan. Maar in deze omstandigheden is het onmogelijk om te evenaren door willekeurige toewijzingen. CV wordt gebruikt voor het aanpassen van de waarden in ANCOVA. Maar deze covariaten vonden geen statistische technieken en kunnen de groepen niet gelijkstellen. De IV die de variantie verwijdert die door CV wordt gesuggereerd, wordt altijd geassocieerd met DV en verwijdert ook de aanzienlijke variabele uit de groepen die resulteren in zinloze oplossingen.
ANOVA wordt fundamenteel gebruikt in vergelijkende analyse. Het vindt verschillende uitkomsten van belang. De verhouding van twee varianties kan de statistische significantie bepalen. Maar de verhouding is onafhankelijk van de waarnemingen. De significantie verandert niet door de constanten op te tellen en de constanten te vermenigvuldigen. De eenheden gebruiken de uitdrukkende waarnemingen voor oplossingen. Om de gegevens te vereenvoudigen, trekken we altijd de constante van de waarden af. Datacodering is een goed voorbeeld van ANCOVA.
Belangrijkste verschillen tussen ANOVA en ANCOVA
Gevolgtrekking
Zowel de ANOVA als de ANCOVA hebben een unieke techniek voor statistische analyse. ANOVA kan werken op zowel lineaire als niet-lineaire modellen. ANCOVA werkt alleen met lineaire modellen. Beide hebben verschillende technieken en modellen voor betere oplossingen. De formules helpen om de resultaten gemakkelijk te vinden. De meer complexe algoritmen worden gedaan door ANOVA. Er zijn veel soorten analysemethoden beschikbaar in de ANOVA-techniek. De ANCOVA-techniek heeft verschillende aannamemethoden. De ANCOVA beschouwt ook de machtstechnieken die nuttig zijn voor wiskundige analyse.
