ANOVA และ ANOCVA เป็นสองเทคนิคที่แตกต่างกันที่ใช้ในสถิติสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่กำหนดหรือตัวอย่างด้วยตัวแปรเดียวหรือมากกว่าหนึ่งตัวแปร
ANOVA กับ ANOCVA
NS ความแตกต่างระหว่าง ANOVA และ ANOCVA คือ ANOVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) ศึกษาความแปรปรวนของข้อมูลทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ และ ANOCVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม) ศึกษาความแปรปรวนร่วมของข้อมูลทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ นั่นคือถ้าเราใช้ ANOVA เราจำเป็นต้องทราบความแปรปรวนของข้อมูลหรือกลุ่มตัวอย่าง และในทางกลับกัน หากเราใช้ ANOCVA เราจำเป็นต้องทราบความแปรปรวนร่วมของข้อมูลทางสถิติ
การเลือกเทคนิคขึ้นอยู่กับข้อมูลที่กำลังศึกษา กล่าวคือ ขึ้นอยู่กับประเภทและลักษณะของข้อมูล
ตารางเปรียบเทียบระหว่าง ANOVA และ ANOCVA
| พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| ความหมาย | ANOVA ตรวจสอบความแปรปรวนของข้อมูลทางสถิติที่กำหนด | ANOCVA ตรวจสอบความแปรปรวนร่วมของข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ |
| การใช้ความแปรปรวนร่วม | ANOVA ไม่ได้ใช้ความแปรปรวนร่วม | ANOCVA ใช้ความแปรปรวนร่วม |
| เชื่อถือได้ | เชื่อถือได้น้อยกว่าเมื่อเทียบกับ ANOCVA | ANOCVA มีความน่าเชื่อถือและเป็นกลางมากกว่าเมื่อเทียบกับ ANOVA |
| แบบอย่าง | ANOVA ใช้แบบจำลองเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น | ในขณะที่ ANOCVA ใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปเท่านั้น |
| ตัวแปร | ANOVA รวมถึงตัวแปรหมวดหมู่ | ANOCVA รวมถึงตัวแปรตามหมวดหมู่และช่วง |
ANOVA คืออะไร?
ANOVA ย่อมาจาก 'การวิเคราะห์ความแปรปรวน' เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ตัวอย่างหรือข้อมูลที่มีตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ใช้เพื่อสังเกตความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของตัวแปรสองหรือสามตัวหรือมากกว่าที่มีอยู่ในตัวอย่าง
สามารถใช้สำหรับแบบจำลองเชิงเส้นและแบบจำลองไม่เชิงเส้น ANOVA ให้การทดสอบทางสถิติว่าค่าเฉลี่ยประชากรสองค่าเท่ากันหรือไม่ ดังนั้นจึงสรุปการทดสอบ t ให้เกินสองวิธี ในการใช้แบบจำลอง ANOVA เราเพียงแค่แบ่งการเปลี่ยนแปลงภายในกลุ่มออกเป็นการรักษา
เป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมเนื่องจากมีการทำงานน้อยลงและสามารถคำนวณผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ ANOVA ยังมีโอกาสผิดพลาดน้อย โดยทั่วไปจะใช้ในภาคส่วนต่างๆ เช่น เกษตรกรรม จิตวิทยา ฯลฯ มีรูปแบบและประเภทที่หลากหลาย
มาดูประเภทและรุ่นต่างๆ ของ ANOVA กันดีกว่า
ประเภทของ ANOVA-:
คลาสของ ANOVA Models-:
ANOCVA คืออะไร?
ANOCVA ย่อมาจาก 'การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม' นอกจากนี้ยังเป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์กลุ่มตัวอย่างหรือกลุ่มตัวอย่างของตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปตามความแปรปรวนร่วม ใช้โมเดลเชิงเส้นทั่วไป กล่าวคือ หมายความว่าตัวแปรตามและตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์เชิงเส้น
มีความน่าเชื่อถือมากกว่าเนื่องจากใช้ความแปรปรวนร่วมซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพทางสถิติมากขึ้น ANOCVA คำนวณได้ยากเมื่อเปรียบเทียบกับ ANOVA
เราสามารถเข้าใจได้ว่าเป็น ANOVA และการถดถอยที่ใช้ร่วมกันในระดับหนึ่ง กล่าวคือ ตัวแปรสองตัว (ขึ้นกับและเป็นอิสระ) มีความสัมพันธ์กันในความสัมพันธ์เชิงเส้น นอกจากนี้ยังมีความเป็นเนื้อเดียวกันที่เกิดจากการถดถอย
นอกจากนี้ การใช้ ANOCVA และผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับประเภทและลักษณะของข้อมูลโดยสมบูรณ์ โดยทั่วไป ANOCVA จะตรวจสอบว่าวิธีการต่างๆ ของกลุ่มตัวอย่างที่ได้รับการปรับสำหรับความแตกต่างในตัวแปรอิสระนั้นแตกต่างกันในระดับต่างๆ ของตัวแปรตามหรือไม่
กล่าวโดยย่อ ANOCVA เป็นแบบจำลอง ANOVA
ความแตกต่างหลักระหว่าง ANOVA และ ANOCVA
คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับ ANOVA และ ANOCVA
ANOVA แบบสองทางเป็น ANOVA แบบแฟกทอเรียลหรือไม่?
ANOVA แบบสองทางโดยทั่วไปไม่ใช่ Anova แบบแฟกทอเรียล ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสองคือ:
การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง – การวิเคราะห์ความแปรปรวนสองทางช่วยให้เราเข้าใจว่ามีปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระทั้งสองหรือไม่ มันเพียงเพิ่มตัวแปรอิสระหนึ่งตัวในการถดถอยANOVA นักแสดง – ในทางกลับกัน ตัวแปรแฟกทอเรียลใช้เพื่อกำหนดค่าเฉลี่ยของตัวแปรอิสระตั้งแต่สองตัวขึ้นไป มันเพียงเพิ่มตัวแปรอิสระหนึ่งตัว สองตัวหรือมากกว่าในการถดถอย
สมมติฐานของ ANOVA คืออะไร?
สมมติฐานของ Anova คือ:
ANOVA เป็นพารามิเตอร์หรือไม่
ANOVA เป็นพารามิเตอร์ แต่ก็สามารถเป็นแบบไม่มีพารามิเตอร์ได้เช่นกัน เมื่อมันถูกใช้สำหรับข้อมูลคะแนน มันจะกลายเป็นพารามิเตอร์ และเมื่อมันถูกใช้สำหรับการจัดอันดับหรือข้อมูลการสั่งซื้อ มันจะกลายเป็นไม่ใช่พารามิเตอร์
ค่า P ใน ANOVA หมายความว่าอย่างไร
ค่า P แสดงถึงความน่าจะเป็นของการสังเกตผลลัพธ์ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติอย่างน้อยที่สุดเท่ากับผลลัพธ์ที่สังเกตได้จริง
สมมติฐานว่างสำหรับ ANOVA คืออะไร?
มีสมมติฐานว่างที่แตกต่างกันสำหรับ Anova แบบหนึ่งและสองทาง
ความแตกต่างระหว่าง Anova และ t-test คืออะไร?
ทั้ง t-test และ ANOVA ใช้เพื่อกำหนดความแตกต่างในค่าเฉลี่ยประชากรของกลุ่มต่างๆ ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Anova และ t-test คือ t-test ใช้เพื่อตรวจสอบความแตกต่างในค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มเท่านั้น ในทางกลับกัน ANOVA นั้นคล้ายกับการทำการทดสอบหลายครั้ง สามารถตรวจสอบได้มากกว่าสองกลุ่ม
บทสรุป
เทคนิคทั้งสอง (ANOVA และ ANOCVA) ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติหรือตัวอย่างที่มีตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป โดยที่ ANOVA ใช้เฉพาะความแปรปรวน ANOCVA จะใช้ความแปรปรวนร่วมเพื่อค้นหาผลลัพธ์
ANOVA ใช้ทั้งแบบจำลองเชิงเส้นและไม่ใช่เชิงเส้นเพื่อการศึกษา ในทางกลับกัน ANOCVA ใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปสำหรับการศึกษาเท่านั้น เมื่อเทียบกับ ANOVA ANOCVA มีความน่าเชื่อถือและเป็นกลางมากกว่า
ANOVA มีงานคำนวณน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ ANOCVA เช่นเดียวกับใน ANOCVA อันดับแรก เราต้องแบ่งความผันแปรในการรักษาและความแปรปรวนร่วม จากนั้นเราต้องคำนวณความแปรปรวนร่วม
ANOCVA เป็นแบบจำลองของ ANOVA และมีทั้ง ANOVA และการถดถอย แม้ว่า ANOCVA จะเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพมากกว่าในเชิงสถิติ เนื่องจากใช้ความแปรปรวนร่วมและรวม ANOCVA และการถดถอยด้วย แต่เราไม่สามารถใช้ทุกครั้งได้
การเลือกเทคนิคที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์และสรุปผลขึ้นอยู่กับลักษณะและประเภทของข้อมูล สถิติสามารถให้ผลลัพธ์แก่เราได้เท่านั้น การตีความผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับผู้ที่ใช้
นั่นคือมีเทคนิคต่าง ๆ ในสถิติเพื่อจุดประสงค์เดียวกันและทั้งหมดนั้นให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน ดังนั้นการเลือกเทคนิคที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์มากที่สุด
ในทำนองเดียวกัน เราไม่สามารถสรุปได้ว่าการใช้ ANOCVA ให้ผลลัพธ์ที่ดีและถูกต้องที่สุดทุกครั้ง แม้ว่าจะเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากกว่าก็ตาม แต่อีกครั้ง มันขึ้นอยู่กับข้อมูล วัตถุประสงค์ และลักษณะของข้อมูล และปัจจัยอื่นๆ อีกหลายอย่าง ไม่ว่าผลลัพธ์จะถูกต้องหรือไม่
อ้างอิง
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
