Differenza tra Ancova e Anova Differenza tra
ancova vs anova
Ancova e anova sono metodi di analisi diversi. È un po 'difficile trovare una differenza tra i due, poiché sono simili sotto molti aspetti. Ancova e Anova sono disponibili in diversi modelli per distinguere l'analisi.
Anova è l'analisi della varianza e Ancova è l'analisi della covarianza. Anova viene utilizzato principalmente per rivelare gli effetti principali e di interfaccia delle variabili indipendenti sulle variabili dipendenti. L'effetto principale ha un effetto diretto sulle variabili indipendenti sulle variabili dipendenti.
Il modello Anova rivela l'effetto dell'interazione su una base incorporata. In Anova, la statistica chiave è il test F della differenza dei mezzi di gruppo. Verifica se i mezzi di gruppo formati da valori di variabili indipendenti sono tanto diversi da non essere accaduto per caso.
Il modello Annova viene calcolato utilizzando la formula; Variazione BG attribuita a IV divisa per variazione WG attribuita a differenze individuali. Il modello Anocova viene calcolato utilizzando la formula; Variazione BG attribuita a IV
+ Variazione BG attribuita a COV divisa per variazione WG attribuita Variazione WG attribuita a differenze individuali a COV.
Mentre Annova ignora la covariata, Ancova considera covariata. Quando Annova presenta la variazione di BG esclusivamente per il trattamento, Anocova separa la variazione di BG in COV e TX. Mentre Annova mostra la variazione del WG unicamente per le differenze individuali, Ancova separa questa variazione in COV e differenze individuali.
Se si considerano studi randomizzati, i metodi Annova e Ancova sono imparziali. Tuttavia, ANCOVA è visto per avere più potere. Se l'attività di trattamento è basata sulla baseline, l'ANCOVA è vista come imparziale.
Sommario
1. È un po 'difficile distinguere tra i due modelli, poiché sono quasi simili sotto molti aspetti. Ancova e Anova sono disponibili in diversi design per distinguere l'analisi.
2. Anova è l'analisi della varianza e Ancova è l'analisi della covarianza.
3. Anova viene utilizzato principalmente per rivelare gli effetti principali e di interfaccia delle variabili indipendenti sulla variabile dipendente.
4. Mentre Annova ignora la covariata, Ancova considera covariata.
5. Quando Annova presenta la variazione di BG esclusivamente per il trattamento, Anocova separa la variazione di BG in COV e TX.
1. Mentre Annova mostra la variazione del WG unicamente per le differenze individuali, Ancova separa questa variazione in COV e differenze individuali.
2. Quando si considerano studi randomizzati, sia i metodi Annova che Ancova sono imparziali. Tuttavia, ANCOVA è visto per avere più potere.
