Kajian ini bertujuan untuk mendedahkan pandangan deskriptif yang baik tentang perbezaan antara Anova dan regresi. Ia memberi tumpuan kepada membentangkan spekulasi terperinci mengenai makna teras istilah. Berikutan ini, kajian telah menawarkan jadual untuk menandakan perbezaan antara Anova dan regresi mengenai parameter perbandingannya.
Anova vs Regresi
Anova dilaksanakan kepada pembolehubah yang rawak tetapi regresi dilaksanakan kepada pembolehubah yang bebas atau bersifat tetap. Walaupun Anova banyak digunakan untuk mengukur min biasa berdasarkan berbilang kumpulan, Regresi digunakan secara meluas untuk menandakan ramalan atau anggaran yang dikaitkan dengan pembolehubah bersandar.
Anova atau analisis varians boleh digunakan pada set yang tidak mempunyai hubungan antara satu sama lain. Ia banyak digunakan untuk mencari min biasa yang dikaitkan dengan kumpulan. Aplikasinya distrim untuk pembolehubah rawak. Anova dikelompokkan kepada kesan tetap, kesan campuran, dan kesan rawak. Ia mempunyai kiraan ralat lebih daripada satu. Regresi digunakan untuk mencari hubungan antara set pembolehubah. Ia dilaksanakan kepada pembolehubah bebas atau tetap dan hanya satu istilah ralat dikaitkan dengannya yang dikenali sebagai baki. Ia boleh dicabangkan kepada regresi linear dan regresi berganda.
Jadual Perbandingan Antara Anova Dan Regresi
| Parameter Perbandingan | Anova | Regresi |
| Definisi | Anova, juga dikenali sebagai analisis varians dilaksanakan kepada kumpulan yang tidak saling berkait untuk mencari hasil min biasa mereka. | Regresi boleh digambarkan sebagai prosedur statistik yang cekap untuk membentuk ikatan antara kumpulan pembolehubah. |
| Sifat pembolehubah dan pembolehubah yang digunakan | Anova dilaksanakan kepada pembolehubah rawak. Ia digunakan dalam pembolehubah yang pelbagai dan tidak terutamanya berkaitan atau dikaitkan antara satu sama lain. | Regresi dilaksanakan kepada pembolehubah tetap atau bebas. Ia digunakan bebas dan juga set bebas pembolehubah. |
| Utiliti ujian | Untuk mengetahui min biasa yang dikaitkan dengan pelbagai kumpulan, Anova atau Analisis Varians digunakan pada tahap yang besar. | Pengamal memberi tumpuan kepada menggunakan regresi, sebahagian besarnya untuk menandakan ramalan atau anggaran berdasarkan pembolehubah bersandar. |
| Kesilapan | Anova dikaitkan dengan ralat. Tidak seperti kes regresi, ia datang dengan lebih daripada satu bilangan ralat. | Kehadiran istilah ralat yang dikaitkan dengan regresi mengakibatkan penyelewengan ramalan dan ia dikenali sebagai baki. Hanya satu istilah ralat dikaitkan dengan regresi. |
| Jenis | Anova boleh dicabangkan kepada tiga kategori dan ia adalah seperti berikut- kesan tetap, kesan rawak, dan kesan campuran. | Regresi secara popular diklasifikasikan kepada dua bentuk dan ia adalah seperti berikut- regresi berganda dan regresi linear. |
Apa itu Anova?
Anova ialah singkatan untuk analisis varians dan ia adalah satu bentuk instrumen statistik yang biasanya digunakan untuk pelbagai pembolehubah yang rawak. Ia dikaitkan dengan satu set kumpulan yang tidak saling berkait antara satu sama lain untuk memetakan kewujudan min biasa. ia membahagikan kebolehubahan diperhatikan yang terletak di dalam set data kepada bahagian berikut- faktor rawak dan sistematik. Tidak seperti faktor rawak, faktor sistematik menawarkan kesan statistik ke dalam set data.
Dalam kajian regresi, pengaruh atau kesan pembolehubah bebas terhadap pembolehubah yang bersandar ditentukan atau ditemui dengan bantuan Anova. Ia juga dikenali sebagai analisis varians Fisher. Anova ialah kesinambungan ujian t dan z. Ia digunakan untuk memisahkan data varians yang diperhatikan untuk memohon peperiksaan tambahan. Jika tiada wujud varians antara kumpulan, nisbah-F Anova hendaklah hampir kepada 1 atau sama. Sehala ANOVA digunakan untuk tiga atau lebih daripada tiga set data, untuk memperoleh maklumat tentang hubungan sedia ada antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar.
Apakah Regresi?
Regresi dikenali sebagai prosedur statistik yang cekap untuk membentuk hubungan antara kumpulan pembolehubah. Analisis regresi biasanya digunakan untuk pembolehubah yang bersandar bersama satu atau lebih daripada satu pembolehubah yang bersifat bebas. Ia adalah kaedah berkesan yang diselaraskan untuk memahami kesan ke atas pembolehubah bersandar yang dikaitkan dengan satu atau lebih pembolehubah yang bebas. Ia adalah prosedur statistik yang digunakan secara meluas dalam pelaburan dan kewangan, dan bidang lain yang mempunyai penjajaran ke arah ramalan watak dan kekuatan sambungan atau hubungan antara satu siri pembolehubah yang berbeza atau pembolehubah bebas dan satu pembolehubah bersandar.
Hubungan atau perkaitan antara pembolehubah boleh difahami dengan bantuan regresi. Regresi boleh berbentuk dua bentuk iaitu regresi linear berganda dan regresi linear mudah. Regresi hanya mempunyai satu istilah ralat yang juga boleh dipanggil residual. Istilah ralat ini bertanggungjawab untuk sisihan dalam keputusan yang berkaitan dengan regresi. Berdasarkan pembolehubah bersandar, regresi membantu pengamal membuat ramalan atau anggaran. Ia sebahagian besarnya digunakan dalam pembolehubah tetap atau pembolehubah bebas dan berfungsi untuk mewujudkan ikatan atau hubungan antara beberapa set pembolehubah.
Perbezaan Utama Antara Anova dan Regresi
Kesimpulan
Oleh itu, ia boleh disimpulkan dengan mengatakan bahawa walaupun merupakan instrumen statistik yang berkesan, Anova dan regresi berbeza antara satu sama lain dalam banyak parameter. Anova digunakan untuk mencari sepunya antara pembolehubah yang berasal dari set berbeza dan tidak berkaitan antara satu sama lain. Regresi digunakan untuk mengeluarkan ramalan yang berkaitan dengan pembolehubah bersandar dengan peranan pembolehubah bebas yang saling berkait antara satu sama lain. Ia memainkan peranan penting dalam membuktikan ketepatan atau ketidaktepatan mana-mana hipotesis yang diberikan. Anova digunakan untuk memahami ikatan antara kumpulan pembolehubah dan bukan untuk menandakan ramalan. Walau bagaimanapun, regresi digunakan untuk pembolehubah sifat tetap atau bebas dan boleh dilaksanakan dengan bantuan pembolehubah bebas tunggal atau berbilang.
