ANOVA dan ANOCVA adalah dua teknik berbeza yang digunakan dalam statistik untuk menganalisis data atau sampel yang diberikan sama ada dengan satu pembolehubah atau lebih daripada satu pembolehubah.
ANOVA lwn ANOCVA
The perbezaan antara ANOVA dan ANOCVA ialah ANOVA (Analysis of Variance) mengkaji varians data statistik untuk analisis dan ANOCVA (Analysis of Covariance) mengkaji kovarians data statistik untuk analisis. Iaitu jika kita menggunakan ANOVA, kita perlu mengetahui varians data atau sampel dan sebaliknya, jika kita menggunakan ANOCVA kita perlu mengetahui kovarians data statistik.
Pemilihan teknik bergantung kepada data yang sedang dikaji iaitu bergantung kepada kategori dan sifat data.
Jadual Perbandingan Antara ANOVA dan ANOCVA
| Parameter Perbandingan | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| Maknanya | ANOVA mengkaji varians data statistik yang diberikan. | ANOCVA mengkaji kovarians data untuk analisis. |
| Penggunaan kovarians | ANOVA tidak menggunakan Kovarians. | ANOCVA menggunakan Kovarians. |
| Boleh dipercayai | Kurang dipercayai berbanding ANOCVA. | ANOCVA lebih dipercayai dan tidak berat sebelah berbanding ANOVA. |
| Model | ANOVA menggunakan model linear dan juga bukan linear. | Manakala ANOCVA hanya menggunakan model linear am. |
| Pembolehubah | ANOVA termasuk pembolehubah kategori. | ANOCVA termasuk pembolehubah kategori dan juga selang. |
Apakah ANOVA?
ANOVA bermaksud 'Analisis Varians'. Ia adalah teknik statistik yang digunakan untuk analisis sampel atau data tertentu yang mempunyai satu atau lebih daripada satu pembolehubah. Ia digunakan untuk memerhati perbezaan antara cara dua atau tiga atau lebih pembolehubah yang terdapat dalam sampel.
Ia boleh digunakan untuk model linear dan juga model bukan linear. ANOVA menyediakan ujian statistik sama ada dua atau lebih min populasi adalah sama, dan oleh itu menggeneralisasikan ujian-t melebihi dua min. Untuk menggunakan model ANOVA, kami hanya membahagikan variasi dalam kumpulan ke dalam rawatan.
Ia adalah teknik yang digunakan secara meluas dan juga kaedah yang popular kerana ia termasuk kurang kerja dan hasil yang cepat boleh dikira dengan menggunakan ANOVA. Juga, kemungkinan kesilapan adalah kurang. Ia biasanya digunakan dalam sektor seperti pertanian, psikologi, dll. Ia mempunyai pelbagai model dan jenis.
Mari kita lihat pelbagai jenis dan model ANOVA.
Jenis ANOVA-:
Kelas Model ANOVA-:
Apakah ANOCVA?
ANOCVA bermaksud 'Analisis Kovarian'. Ia juga merupakan alat statistik yang digunakan untuk analisis sampel atau kumpulan sampel satu atau lebih daripada satu pembolehubah berdasarkan Kovarians. Ia menggunakan model linear am iaitu ia membayangkan bahawa pembolehubah bersandar dan pembolehubah tidak bersandar mempunyai hubungan linear.
Ia lebih dipercayai kerana ia menggunakan kovarians yang menjadikannya lebih berkuasa secara statistik. ANOCVA sukar dikira berbanding ANOVA.
Kita boleh memahaminya sebagai ANOVA dan regresi yang digunakan bersama sedikit sebanyak iaitu kedua-dua pembolehubah (bersandar dan bebas) adalah berkaitan antara satu sama lain dalam hubungan linear. Juga, mereka mempunyai kehomogenan yang datang disebabkan oleh regresi.
Selanjutnya, penggunaan ANOCVA dan keputusan yang diperoleh daripadanya bergantung sepenuhnya pada jenis dan sifat data. Secara amnya, ANOCVA menyemak sama ada cara berbeza bagi sampel yang telah dilaraskan untuk perbezaan dalam pembolehubah tidak bersandar berbeza pada peringkat pembolehubah bersandar yang berbeza.
Pendek kata, ANOCVA sebenarnya adalah model ANOVA.
Perbezaan Utama Antara ANOVA dan ANOCVA
Soalan Lazim (FAQ) Mengenai ANOVA dan ANOCVA
Adakah ANOVA dua hala merupakan ANOVA faktorial?
ANOVA dua hala secara amnya bukan Anova faktorial. Perbezaan utama antara kedua-duanya ialah:
ANOVA dua hala – ANOVA dua hala membantu kita memahami sama ada terdapat interaksi antara dua pembolehubah bebas. Ia hanya menambah satu pembolehubah bebas kepada regresi.ANOVA berlakon – Sebaliknya, pembolehubah faktorial digunakan untuk menentukan min bagi dua atau lebih pembolehubah tidak bersandar. Ia hanya menambah satu, dua atau lebih nombor pembolehubah bebas kepada regresi.
Apakah andaian ANOVA?
Andaian Anova ialah:
Adakah ANOVA Parametrik?
ANOVA adalah parametrik tetapi ia juga boleh menjadi bukan parametrik. Apabila ia digunakan untuk data skor ia menjadi parametrik dan apabila ia digunakan untuk kedudukan atau data susunan, ia menjadi bukan parametrik.
Apakah maksud nilai P dalam ANOVA?
Nilai-P mewakili kebarangkalian untuk memerhatikan keputusan dalam ujian hipotesis statistik sekurang-kurangnya sama ekstrem daripada hasil yang sebenarnya diperhatikan.
Apakah hipotesis nol untuk ANOVA?
Terdapat hipotesis nol yang berbeza untuk Anova satu dan dua hala.
Apakah perbezaan antara Anova dan ujian-t?
Kedua-dua ujian-t dan ANOVA digunakan untuk menentukan perbezaan min populasi kumpulan yang berbeza. Perbezaan utama antara Anova dan ujian-t ialah ujian-t digunakan untuk mengkaji perbezaan min dua kumpulan sahaja. Sebaliknya, ANOVA adalah serupa dengan menjalankan pelbagai ujian-t. Ia boleh memeriksa lebih daripada dua kumpulan.
Kesimpulan
Kedua-dua teknik (ANOVA dan ANOCVA) adalah untuk menganalisis data statistik atau sampel yang mempunyai satu atau lebih daripada satu pembolehubah. Di mana ANOVA hanya menggunakan varians, ANOCVA menggunakan kovarians untuk mengetahui keputusannya.
ANOVA menggunakan kedua-dua model linear dan bukan linear untuk kajian. Sebaliknya, ANOCVA hanya menggunakan model linear am untuk kajian. Berbanding dengan ANOVA, ANOCVA lebih dipercayai dan tidak berat sebelah.
ANOVA mempunyai kurang kerja pengiraan berbanding ANOCVA, seperti dalam ANOCVA pertama, kita perlu membahagikan variasi dalam rawatan dan kovariat dan kemudian kita perlu mengira kovarians.
ANOCVA ialah model ANOVA dan ia termasuk kedua-dua ANOVA dan regresi. Walaupun ANOCVA ialah teknik yang lebih berkuasa secara statistik kerana ia menggunakan kovarians dan juga menggabungkan ANOCVA dan regresi, kami tidak boleh menggunakannya setiap masa.
Pemilihan teknik terbaik untuk analisis dan kesimpulan bergantung pada sifat dan jenis data. Statistik hanya boleh memberi kita hasil, mentafsir keputusan bergantung pada orang yang menggunakannya.
Iaitu terdapat pelbagai teknik dalam statistik untuk tujuan yang sama dan kesemuanya memberikan hasil yang berbeza-beza. Oleh itu, memilih teknik yang betul adalah paling penting untuk mendapatkan hasil yang betul dan paling membantu.
Begitu juga, kita tidak boleh membuat kesimpulan bahawa penggunaan ANOCVA memberikan kita hasil yang terbaik dan paling betul setiap masa, walaupun ia adalah kaedah yang lebih berkuasa dan boleh dipercayai. Tetapi sekali lagi, ia bergantung pada data, tujuan, dan sifat data dan beberapa faktor lain sama ada keputusan itu betul atau tidak.
Rujukan
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
