İstatistiksel modeller, veriler toplanarak ve buna dayalı olarak bilgi tahmin edilerek yapılan farklı varsayımların birleşimidir. Bir insanın günlük hayatı kadar basit bir şeyde çok önemli bir rol oynarlar. ANCOVA ve ANOVA, dünya çapında analistler ve matematikçiler tarafından kullanılan iki istatistiksel modeldir.
ANCOVA vs ANOVA
ANCOVA ve ANOVA arasındaki fark, ANCOVA'nın bir araştırma projesi yürütmeden önce metrik ölçekli değişkenlerin bağımlı değişkenlerden etkisini ortadan kaldırma süreci olmasıdır. Bu arada, ANOVA, tekdüzelik amacıyla çeşitli veri gruplarının ortalamaları arasındaki farkı araştırmak için kullanılan bir yöntemdir.
ANCOVA, "Analysis of Covariance" ifadesinin kısaltmasıdır. Bu yöntemin kullanılmasının nedeni, bir bağımlı değişkenin ortalamalarının kategorik bağımsız değişkenlerin seviyeleri arasında üniform olup olmadığını değerlendirmektir. Bu, önemli olmayan sürekli değişkenlerin etkileri kontrol edilirken yapılır. Bu model türü, genel doğrusal modellerde işlevseldir.
ANOVA, "Varyance Analizi"nin kısaltmasıdır. Bu, çeşitli veri gruplarının ortalamaları arasındaki farkı incelemek ve analiz etmek için bir teknik sağlayan bir analiz aracıdır. Basit bir ifadeyle, bir anketin veya deneyin sonuçlarının kayda değer olup olmadığını öğrenme yöntemidir. Bu model türü, doğrusal ve doğrusal olmayan modellerde işlevsel olabilir.
ANCOVA ve ANOVA Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | ANCOVA | ANOVA |
| Anlam | ANCOVA, çeşitli değişken grupları arasında tek tip bir ortalamanın varlığını değerlendirir. | ANOVA, çeşitli veri gruplarının ortalamaları arasındaki farkı analiz eder. |
| Kısaltma | ANCOVA, "Analysis of Covariance" ifadesinin kısaltmasıdır. | ANOVA, "Varyance Analizi"nin kısaltmasıdır. |
| Fonksiyonlar | ANCOVA sadece genel lineer modellerde kullanılır. | ANOVA, doğrusal ve doğrusal olmayan modellerde kullanılır. |
| Kapanımlar | ANCOVA, kategorik ve aralıklı değişkenleri içerir. | ANOVA yalnızca kategorik değişkenleri içerir. |
| ortak değişken | ANCOVA kullanılması durumunda ortak değişken her zaman dikkate alınır. | ANOVA kullanılması durumunda ortak değişken dikkate alınmaz. |
| Doğa | ANCOVA, ikincisine kıyasla daha sağlamdır. | ANOVA o kadar sağlam değildir ve önyargılı olma şansı vardır. |
| Çalışma Grubu Varyasyonu | ANCOVA, WG varyasyonunu ortak değişken ve bireysel farklılıklara böler. | ANOVA, bireysel farklılıklara WG varyasyonu atar. |
| BG Varyasyonu | ANCOVA, BG varyasyonunu ortak değişken ve tedaviye ayırır. | ANOVA, tedaviye BG varyasyonunu atar. |
ANKOVA nedir?
ANCOVA veya kovaryans analizi, bağımlı değişkenlerin ortalamalarının kategorik bağımsız değişkenlerin seviyeleri arasında tek tip olup olmadığını inceleme tekniğidir. Bu bağımsız değişkenlere "tedavi" de denir. Ayrıca, o kadar önemli olmayan diğer sürekli değişkenlerin etkilerini kontrol eder. Bu değişkenler aynı zamanda "Ortak Değişkenler" olarak da adlandırılır.
ANCOVA yalnızca genel doğrusal modeller için kullanılır. Bu tür bir model, varyasyon analizini regresyonla harmanlar. Model, gruplar içinde yer alan hata varyansını azaltarak istatistiksel gücü artırma yöntemi olarak işlev görebilir. Ayrıca, bozulmamış gruplarda zaten var olan farklılıkları bile kalibre edebilir.
ANCOVA'yı kullanırken, yapılan 5 temel varsayım vardır. Bunlar, regresyonun doğrusallığı, hata varyanslarının homojenliği, hata terimlerinin bağımsızlığı, hata terimlerinin normalliği ve regresyon eğimlerinin homojenliğidir. Bu varsayımlar sonuçların yorumlanmasını da etkiler. Ayrıca, ortak değişkenlerin eğiminin, tedavileri içeren tüm gruplarda eşit olduğu varsayılır.
Sonuçları incelerken, bir bağımsız değişkenin seviyeleri arasında kayda değer bir fark varsa, önemli bir ana etki vardır. Bu, diğer tüm faktörlerin göz ardı edildiği zamandır.
ANOVA nedir?
ANOVA veya varyans analizi, çeşitli veri gruplarının ortalamaları arasındaki farkı değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Bir veri içinde görülebilen gözlemlenen bir toplam değişkenliği bölen istatistiksel bir araçtır. Bu veriler genellikle iki kısma ayrılır - rastgele faktörler ve sistematik faktörler.
Basit bir ifadeyle, ANOVA, belirli bir veri kümesinde çeşitli faktörlerin sahip olduğu sonuçları analiz etmeye yönelik ilk adımdır. Testi veya araştırmayı bitiren bir analist, veri setinin tutarsızlığına yol açan faktörler üzerinde daha fazla test gerçekleştirir. ANOVA test sonuçları, önerilen regresyon modelleriyle yeniden ayarlanan ek veriler oluşturmak için bir f testinde kullanılır.
ANOVA'nın diğer bir işlevi, aralarında bir ilişki olup olmadığını belirlemek amacıyla iki veya daha fazla grubu aynı anda karşılaştırmaktır. Formülün sonucu, örnekler içinde veya arasında var olan değişkenliği belirlemek için çeşitli veri gruplarını analiz etmenin bir yolunu açar. Herhangi bir fark bulunamazsa, sıfır hipotezi olarak adlandırılır.
ANOVA iki ana tiptedir - tek yönlü ve iki yönlü. Bunlar, bir varyans testinin sonucunda var olan değişkenlerin sayısına bağlıdır.
ANCOVA ve ANOVA Arasındaki Temel Farklar
- ANCOVA, çeşitli değişken grupları arasında tek tip bir ortalamanın varlığını değerlendirirken, ANOVA çeşitli veri gruplarının ortalamaları arasındaki farkı analiz eder.
- ANCOVA, 'Kovaryans Analizi' için kısa, ANOVA ise 'Varyans Analizi' için kısadır.
- ANCOVA yalnızca genel doğrusal modellerde kullanılırken, ANOVA doğrusal ve doğrusal olmayan modellerde kullanılır.
- ANCOVA, kategorik ve aralıklı değişkenleri içerirken, ANOVA yalnızca kategorik değişkenleri içerir.
- ANCOVA her zaman ortak değişkeni dikkate alırken, ANOVA onu görmezden gelir.
- ANCOVA, ANOVA'ya kıyasla daha güçlü ve tarafsızdır.
Çözüm
ANCOVA ve ANOVA, istatistik dünyasında çok yaygın olan iki terimdir. Bunlar benzer bir isme sahip ancak farklı kavramlara sahip istatistiksel modellerdir. İkisi arasında önemli bir ayırt edici özellik, ANCOVA'nın yalnızca genel doğrusal modellerde işlev görmesi, ANOVA'nın ise doğrusal ve doğrusal olmayan modellerde işlev görmesidir.
