มีแบบจำลองทางสถิติมากมายในวิชาคณิตศาสตร์และวิชาต่างๆ โมเดลต่างๆ นำเสนอโดยเทคนิค ANOVA และ ANCOVA พวกเขามีรูปแบบและสูตรเฉพาะสำหรับการแก้ปัญหาที่ดีกว่า ทั้งสองใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติและทางคณิตศาสตร์ ANOVA เป็นการทดสอบวิธีการของกลุ่มและ ANCOVA มีผลกระทบต่อมาตราส่วนเมตริก
ANOVA กับ ANCOVA
ความแตกต่างระหว่าง ANOVA และ ANCOVA คือกระบวนการของพวกเขา ANOVA เป็นกระบวนการของการตรวจสอบกลุ่มสำหรับความเป็นเนื้อเดียวกัน ANCOVA เป็นกระบวนการขจัดผลกระทบในระดับเมตริกมากกว่าหนึ่งระดับ ANOVA ใช้ในแบบจำลองเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น ANCOVA ใช้ในแบบจำลองเชิงเส้นเท่านั้น คุณลักษณะภายใน Group(WG) ใน ANOVA จะแตกต่างกันไปตามแต่ละบุคคล การแบ่งแยกภายในกลุ่ม (DWG) แตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล
ANOVA ย่อมาจากการวิเคราะห์ความแปรปรวน ANOVA เป็นเพียงขั้นตอนโดยประมาณของการวิเคราะห์ทางสถิติ นักสถิติ Ronald Fisher เป็นผู้ค้นพบ ANOVA พูดง่ายๆ คือ ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม จุดมุ่งหมายหลักของ ANOVA คือการวิเคราะห์วิธีการต่างๆ กฎแห่งความแปรปรวนทั้งหมดเป็นแนวคิดของ ANOVA นั่นคือการเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะ และความแปรปรวนในคุณลักษณะของส่วนประกอบ ANOVA ไม่ได้เป็นเพียงแค่การทดสอบทางสถิติเพื่อหาค่าความเท่าเทียมและความแตกต่าง
ANCOVA ย่อมาจากการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม เป็นแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปในสถิติ หลักของ ANCOVA คือสิ่งที่กำหนดของตัวแปรตามเท่ากับตัวแปรอิสระ ANCOVA เรียกอีกอย่างว่าการรักษา ความสนใจหลักของ ANCOVA คือการควบคุมการไหลของตัวแปรต่อเนื่องหรือตัวแปรร่วมหรือตัวแปรที่ก่อกวน ANCOVA สลายความแปรปรวนทางคณิตศาสตร์
ตารางเปรียบเทียบระหว่าง ANOVA และ ANCOVA
| พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ | ANOVA | ANCOVA |
| คำนิยาม | ANOVA เป็นกระบวนการกำหนดความหมายของกลุ่ม | ANCOVA เป็นกระบวนการขจัดผลกระทบต่อมาตราส่วนเมตริก |
| โมเดล | ANOVA มีทั้งแบบเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น | ANCOVA มีเพียงแบบจำลองเชิงเส้นเท่านั้น |
| ตัวแปร | ANOVA มีตัวแปรตามหมวดหมู่เท่านั้น | ANCOVA มีตัวแปรตามหมวดหมู่และช่วง |
| โควาเรียต | ANOVA ละเว้น covariate | ANCOVA พิจารณาตัวแปรร่วม |
| การเปลี่ยนแปลง BG | ANOVA มีคุณลักษณะระหว่างกลุ่ม (BG) | ANCOVA มีการแบ่งระหว่างกลุ่ม (BG) |
| รูปแบบ WG | ANOVA มีแอตทริบิวต์ภายในกลุ่ม (WG) | ANCOVA มี Divide Inside Group (WG) |
ANOVA คืออะไร?
ในศตวรรษที่ 20 การวิเคราะห์ความแปรปรวนมีผลสำเร็จ การวิเคราะห์รวมถึงสมมติฐาน การแบ่งพาร์ติชั่น กำลังสอง ฯลฯ นอกจากนี้ยังรวมถึงเทคนิคและแบบจำลองการทดลองด้วย ในปี ค.ศ. 1770 ลาปลาซเป็นผู้ทำการทดสอบสมมติฐาน วิธีน้อยที่สุดกำลังสองก่อตั้งโดย Gauss และ Laplace ในปี 1800 หลังจากนั้นก็ใช้ในด้านดาราศาสตร์และมาตร ANOVA ได้รับการแก้ไขโดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดโดย Laplace ในปี 1827 โดยใช้วิธีนี้ เขาวัดกระแสน้ำในบรรยากาศ
ในปีพ.ศ. 2461 โรนัลด์ ฟิชเชอร์เป็นผู้ค้นพบคำว่าความแปรปรวน ANOVA ได้รับความนิยมจากหนังสือของ Ronald Fisher ชื่อ Statistical Methods for Research Workers เผยแพร่ครั้งแรกโดย Jerzy Neyman โมเดลนี้มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ ANOVA ส่วนใหญ่จะใช้ในความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนเพื่อการแก้ปัญหาที่ดีกว่า ANOVA มีโมเดลคลาสที่แตกต่างกันสามแบบ ได้แก่ โมเดลเอฟเฟกต์คงที่ โมเดลเอฟเฟกต์แบบสุ่ม และโมเดลเอฟเฟกต์ผสม
ANOVA ถูกนำไปใช้โดยวิธีการต่างๆ โมเดลลิเนียร์เป็นโมเดลพื้นฐานที่ใช้ใน ANOVA ตัวแบบเชิงเส้นจะมีคำตอบที่สมบูรณ์แบบเท่านั้น และตัวที่ไม่เชิงเส้นจะข้ามระดับตัวประกอบ ข้อมูลจะมีความสมดุลเพื่อการตีความที่ดีขึ้น และข้อมูลที่ไม่สมดุลต้องการความเข้าใจที่ดีขึ้น หน่วยทดลองมีการสุ่มมอบหมายการรักษา ก่อนการทดลองจะต้องประกาศการสุ่ม เป้าหมายหลักของการกำหนดแบบสุ่มคือสำหรับสมมติฐานว่าง
แอนโควาคืออะไร?
ANCOVA หมายถึง การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม ANCOVA สามารถเพิ่มความสามารถของกำลังทางสถิติ โดยใช้ความสามารถนี้ พบความแตกต่างระหว่างกลุ่มโดยค้นหาความแปรปรวนของข้อผิดพลาดภายในกลุ่ม การทดสอบ F เป็นพื้นฐานในการค้นหาความแตกต่าง เป็นแนวคิดของความแปรปรวนภายในกลุ่มต่างๆ ANCOVA ยังปรับความแตกต่างที่มีอยู่ก่อนภายในกลุ่ม
แนวคิดหลักในการโต้เถียงใน ANCOVA มีไว้เพื่อแก้ไขความแตกต่างที่มีอยู่ภายใน DV แต่ในสถานการณ์เหล่านี้ เป็นไปไม่ได้ที่จะเท่าเทียมกันโดยการมอบหมายแบบสุ่ม CV ใช้สำหรับปรับค่าใน ANCOVA แต่ตัวแปรร่วมเหล่านี้ไม่พบเทคนิคทางสถิติและไม่สามารถเทียบกลุ่มได้ IV ที่ลบความแปรปรวนที่กำหนดโดย CV นั้นสัมพันธ์กับ DV เสมอและยังลบตัวแปรจำนวนมากออกจากกลุ่มที่ส่งผลให้เกิดการแก้ปัญหาที่ไม่มีความหมาย
ANOVA ถูกใช้โดยพื้นฐานในการวิเคราะห์เปรียบเทียบ พบผลลัพธ์ที่น่าสนใจที่แตกต่างกัน อัตราส่วนของความแปรปรวนสองค่าสามารถกำหนดนัยสำคัญทางสถิติได้ แต่อัตราส่วนนั้นไม่ขึ้นกับการสังเกต ความสำคัญไม่เปลี่ยนแปลงโดยการเพิ่มค่าคงที่และคูณค่าคงที่ หน่วยกำลังใช้การสังเกตแบบแสดงออกเพื่อแก้ปัญหา เพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูล เราลบค่าคงที่ออกจากค่าเสมอ การเข้ารหัสข้อมูลเป็นตัวอย่างที่ดีของ ANCOVA
ความแตกต่างหลักระหว่าง ANOVA และ ANCOVA
บทสรุป
ทั้ง ANOVA และ ANCOVA มีเทคนิคเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ANOVA สามารถใช้ได้กับทั้งโมเดลเชิงเส้นและไม่ใช่เชิงเส้น ANCOVA ใช้ได้กับโมเดลเชิงเส้นเท่านั้น ทั้งสองมีเทคนิคและแบบจำลองต่างๆ มากมายเพื่อการแก้ปัญหาที่ดียิ่งขึ้น สูตรจะช่วยให้ค้นหาผลลัพธ์ได้ง่าย อัลกอริธึมที่ซับซ้อนกว่านั้นทำโดย ANOVA วิธีการวิเคราะห์หลายประเภทมีอยู่ในเทคนิค ANOVA เทคนิค ANCOVA มีสมมติฐานหลายวิธี ANCOVA ยังพิจารณาเทคนิคทางกำลังที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์อีกด้วย
