Model statistik ialah gabungan pelbagai tekaan yang telah dibuat dengan mengumpul data dan meramal maklumat berdasarkannya. Mereka memainkan peranan penting dalam sesuatu yang mudah seperti kehidupan seharian seseorang. ANCOVA dan ANOVA adalah dua model statistik yang digunakan oleh penganalisis dan ahli matematik di seluruh dunia.
ANCOVA lwn ANOVA
Perbezaan antara ANCOVA dan ANOVA ialah ANCOVA adalah proses menghapuskan kesan pembolehubah berskala metrik daripada pembolehubah bersandar sebelum menjalankan projek penyelidikan. Sementara itu, ANOVA adalah kaedah yang digunakan untuk menyiasat perbezaan antara cara pelbagai kumpulan data bagi tujuan keseragaman.
ANCOVA adalah singkatan untuk 'Analisis Kovarian'. Sebab untuk menggunakan kaedah ini adalah untuk menilai sama ada cara pembolehubah bersandar adalah seragam merentas peringkat pembolehubah bebas kategori. Ini dilakukan sambil mengawal kesan pembolehubah selanjar yang tidak penting. Model jenis ini berfungsi dalam model linear umum.
ANOVA adalah singkatan untuk 'Analysis of Variance'. Ini adalah alat analisis yang menyediakan teknik untuk memeriksa dan menganalisis perbezaan antara cara pelbagai kumpulan data. Secara ringkas, ia adalah satu kaedah untuk mengetahui sama ada keputusan tinjauan atau eksperimen patut diberi perhatian. Model jenis ini boleh berfungsi dalam model linear dan juga bukan linear.
Jadual Perbandingan Antara ANCOVA dan ANOVA
| Parameter Perbandingan | ANCOVA | ANOVA |
| Maknanya | ANCOVA menilai kewujudan min seragam merentas pelbagai kumpulan pembolehubah. | ANOVA menganalisis perbezaan antara cara pelbagai kumpulan data. |
| Singkatan | ANCOVA adalah singkatan untuk 'Analisis Kovarian'. | ANOVA adalah singkatan untuk 'Analysis of Variance'. |
| Fungsi | ANCOVA hanya digunakan dalam model linear am. | ANOVA digunakan dalam model linear dan juga bukan linear. |
| Kemasukan | ANCOVA termasuk pembolehubah kategori dan juga selang. | ANOVA hanya merangkumi pembolehubah kategori. |
| Kovariat | Kovariat sentiasa dipertimbangkan dalam kes menggunakan ANCOVA. | Kovariat tidak dipertimbangkan dalam kes menggunakan ANOVA. |
| alam semula jadi | ANCOVA adalah lebih teguh berbanding dengan yang terakhir. | ANOVA tidak begitu teguh dan mempunyai peluang untuk menjadi berat sebelah. |
| Variasi WG | ANCOVA membahagikan variasi WG kepada perbezaan kovariat dan individu. | ANOVA memberikan variasi WG kepada perbezaan individu. |
| Variasi BG | ANCOVA membahagikan variasi BG kepada kovariat dan rawatan. | ANOVA memberikan variasi BG kepada rawatan. |
Apakah ANCOVA?
ANCOVA, atau analisis kovarians, ialah teknik memeriksa sama ada cara pembolehubah bersandar adalah seragam merentasi peringkat pembolehubah bebas kategori. Pembolehubah bebas ini juga dipanggil 'rawatan'. Selain itu, ia mengawal kesan pembolehubah berterusan lain yang tidak begitu penting. Pembolehubah ini juga dipanggil 'Covariates'.
ANCOVA digunakan untuk model linear am sahaja. Model jenis ini menggabungkan analisis variasi dengan regresi. Model ini boleh berfungsi sebagai kaedah untuk meningkatkan kuasa statistik dengan menurunkan varians ralat yang terdapat dalam kumpulan. Selain itu, ia juga boleh menentukur perbezaan yang sudah wujud dalam kumpulan yang utuh.
Semasa menggunakan ANCOVA, terdapat 5 andaian asas yang dibuat. Ini termasuk kelinearan regresi, kehomogenan varians ralat, kebebasan istilah ralat, kenormalan sebutan ralat, dan kehomogenan cerun regresi. Andaian ini juga mempengaruhi tafsiran keputusan. Selain itu, diandaikan selanjutnya bahawa kecerunan kovariat adalah sama di semua kumpulan yang mengandungi rawatan.
Apabila meneliti keputusan, terdapat kesan utama yang penting jika terdapat perbezaan yang ketara antara tahap satu pembolehubah bebas. Ini adalah apabila semua faktor lain diabaikan.
Apakah ANOVA?
ANOVA, atau analisis varians, adalah kaedah yang digunakan untuk menilai perbezaan antara cara pelbagai kumpulan data. Ia ialah alat statistik yang membahagikan kebolehubahan agregat yang diperhatikan yang boleh dilihat di dalam data. Data ini selalunya ditetapkan kepada dua bahagian - faktor rawak dan faktor sistematik.
Secara ringkasnya, ANOVA ialah langkah pertama ke arah menganalisis keputusan yang pelbagai faktor ada pada set data tertentu. Apabila menyelesaikan ujian atau penyelidikan, seorang penganalisis menjalankan lebih banyak ujian ke atas faktor-faktor yang menyerah kepada ketidakkonsistenan set data. Keputusan ujian ANOVA digunakan dalam ujian-f untuk mencipta data tambahan yang menyesuaikan semula dengan model regresi yang dicadangkan.
Satu lagi fungsi ANOVA adalah untuk membandingkan dua atau lebih kumpulan sekali gus dengan tujuan untuk menentukan sama ada mereka mempunyai hubungan. Hasil formula membuka jalan untuk menganalisis pelbagai kumpulan data untuk menentukan kebolehubahan yang wujud dalam atau antara sampel. Jika tiada perbezaan ditemui, ia dipanggil hipotesis nol.
ANOVA terdiri daripada dua jenis utama - sehala dan dua cara. Ini bergantung kepada bilangan pembolehubah yang wujud dalam hasil ujian varians.
Perbezaan Utama Antara ANCOVA dan ANOVA
- ANCOVA menilai kewujudan min seragam merentas pelbagai kumpulan pembolehubah manakala ANOVA menganalisis perbezaan antara cara pelbagai kumpulan data.
- ANCOVA adalah singkatan untuk 'Analysis of Covariance' manakala ANOVA ialah singkatan untuk 'Analysis of Variance'.
- ANCOVA hanya digunakan dalam model linear am manakala ANOVA digunakan dalam model linear dan juga bukan linear.
- ANCOVA termasuk pembolehubah kategori dan juga selang manakala ANOVA hanya merangkumi pembolehubah kategori.
- ANCOVA sentiasa menganggap kovariat manakala ANOVA mengabaikannya.
- ANCOVA lebih cergas dan tidak berat sebelah berbanding dengan ANOVA.
Kesimpulan
ANCOVA dan ANOVA adalah dua istilah yang sangat biasa dalam dunia statistik. Ini adalah model statistik yang mempunyai nama yang sama tetapi konsep yang berbeza. Ciri membezakan utama antara keduanya ialah ANCOVA hanya berfungsi dalam model linear am manakala ANOVA berfungsi dalam model linear dan juga bukan linear.
