ANOVA ve MANOVA, temel olarak belirli bir verinin ortalamasını hesaplamak için kullanılan iki farklı istatistiksel yöntemdir. ANOVA kelimesi varyant analizi anlamına gelirken, MANOVA kelimesi varyantın çok değişkenli analizi anlamına gelir.
Ortalamayı hesaplamak için kullanılan ANOVA yöntemi yalnızca bir bağımlı değişkeni içerirken, ortalamayı hesaplamak için kullanılan MANOVA yöntemi birden çok bağımlı değişkeni içerir. Temel olarak varyant gruplarında farklılık olup olmadığını veya birden fazla bağımlı değişken olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Ve bu, ANOVA'dan bir şekilde farklıdır, bu da yalnızca bir değişken gerektirir.
ANOVA vs MANOVA
ANOVA ve MANOVA arasındaki fark, ANOVA yöntemi ile ortalama hesaplanırken yalnızca bir değişken bulunması, MANOVA yönteminde ise iki veya ikiden fazla farklı değişken bulunmasıdır. Her iki yöntem de belirli bir denklemin ortalamasını belirlemek için istatistik çalışmasında kullanılır. ANOVA, hesaplama için üç farklı model kullanırken, MANOVA yönteminde kullanılan böyle bir model bulunmamaktadır.
ANOVA, varyant analizi anlamına gelirken Manova, çok değişkenli analiz varyantı anlamına gelir. Her ikisi de ortalamayı hesaplamak için istatistiksel bir yöntem olarak kullanılır, ancak yalnızca bir bağımlı varyant mevcut olduğunda ANOVA kullanıldığından farklı bir şekilde kullanılır, ancak birden fazla bağımlı varyant mevcut olduğunda MANOVA kullanılır. İstatistik çalışırken, iki veya ikiden fazla ortalama birbiriyle karşılaştırıldığında, ortalamayı bulmak için kullanılan yönteme, değişkenlerin analizi olan ANOVA denir.
Adından da anlaşılacağı gibi çok değişkenli bir analiz varyantı olan MANOVA yöntemi, birden fazla bağımlı değişken olduğunda kullanılır. Bu çoklu değişkenler, o bağımlı değişkenden iki veya daha fazlasının hesaplanmasına yardımcı olur. MANOVA, ANOVA'nın yaptığı gibi belirli bir denklemin ortalamasını hesaplamak için belirli bir model kullanmaz. MANOVA'da Wilk's Lamba, birden çok değişkenin tek bir hesaplamada tek seferde kullanılmasıyla belirlenir ve aralarındaki farkın belirlenmesine yardımcı olur.
ANOVA ve MANOVA Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | ANOVA | MANOVA |
| Kısaltma | Varyant analizi | Varyantların çok değişkenli analizi. |
| kullanır | Ortalamayı hesaplamak için yalnızca bir bağımlı değişken olduğunda. | Ortalamanın hesaplanması için birden fazla değişken olduğunda. |
| Model Sayısı | ANOVA, hesaplama için üç farklı model kullanır. | MANOVA'da ortalamayı hesaplamak için kullanılan böyle bir model yoktur. |
| Belirleme | ANOVA'da faktörün önemini belirlemek için F testi kullanılır. | MANOVA'da Wilk's Lambda olarak adlandırılan çok değişkenli F testi kullanılır. |
| F değeri | Faktör varyansının hata varyansı ile karşılaştırılması, ANOVA'daki F değerine karar verir. | Wilk's Lambda'yı elde etmek için faktör varyans-kovaryans matrisi, hata varyans-kovaryans matrisi ile karşılaştırılır. |
ANOVA nedir?
ANOVA, analiz varyantı anlamına gelir. İstatistikleri incelerken, iki veya ikiden fazla araç birbiriyle karşılaştırıldığında, ancak aynı anda ortalamayı bulmak için kullanılan yönteme, değişkenlerin analizi olan ANOVA denir. Anlamlı değişkenler arasındaki ilişkileri öğrenmek ve kurmak için ANOVA yöntemi kullanılır. İki veya daha fazla grubun hesaplanan ortalamasının eşit olup olmadığını belirlemek için bir test yapar. Ve bu şekilde kullanılan bu teste t-testi denir.
Araçların karşılaştırılması için ANOVA adı verilmiştir, çünkü araçlar arasında bir ilişki belirlemek veya kurmak için, aslında bu varyanslar kuruluşu belirlemek için karşılaştırılır.
ANOVA, ortalamayı hesaplamak için farklı açılardan kullanılan üç farklı modele sahiptir. Nesne bir veya birden fazla işleme tabi tutulduğunda sabit etki modeli uygulanır. Geniş popülasyonda denek için uygulanan tedavi daha önce sabitlenmediğinde rastgele etki modeli uygulanır. Tedavi, hem sabit hem de karma olmak üzere önceki yöntemlerin her ikisine de sahip olduğunda karma etki modeli uygulanır.
MANOVA nedir?
MANOVA, çok değişkenli analiz varyansı anlamına gelir. İstatistikte MANOVA yöntemi, ortalamayı hesaplamak için iki veya ikiden fazla değişken olduğunda kullanılır. İki veya hatta ikiden fazla farklı bağımlı değişken arasındaki farkı belirlemeye ve belirlemeye yardımcı olur. Bu yöntemin sağladığı yardım, aynı anda iki farklı değişken arasındadır.
Adından da anlaşılacağı gibi çok değişkenli bir analiz varyantı olan MANOVA yöntemi, birden fazla bağımlı değişken olduğunda kullanılır. Bu çoklu değişkenler, o bağımlı değişkenden iki veya daha fazlasının hesaplanmasına yardımcı olur. MANOVA'da Wilk's Lambda olarak adlandırılan çok değişkenli F testi kullanılır. Wilk's Lambda'yı elde etmek için faktör varyans-kovaryans matrisi, hata varyans-kovaryans matrisi ile karşılaştırılır.
ANOVA ve MANOVA Arasındaki Temel Farklar
Çözüm
Buraya kadarki tartışmadan, ANOVA ve MANOVA'nın temel olarak belirli bir verinin ortalamasını hesaplamak için kullanılan iki farklı istatistiksel yöntem olduğu sonucuna varılmıştır. ANOVA kelimesi varyant analizi anlamına gelirken, MANOVA kelimesi varyantın çok değişkenli analizi anlamına gelir.
Ortalamayı hesaplamak için kullanılan ANOVA yöntemi yalnızca bir bağımlı değişkeni içerirken, ortalamayı hesaplamak için kullanılan MANOVA yöntemi birden çok bağımlı değişkeni içerir. Temel olarak varyant gruplarında farklılık olup olmadığını veya birden fazla bağımlı değişken olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Ve bu, ANOVA'dan bir şekilde farklıdır, bu da yalnızca bir değişken gerektirir.
ANOVA, ortalamayı hesaplamak için farklı açılardan kullanılan üç farklı modele sahiptir. Nesne bir veya birden fazla işleme tabi tutulduğunda sabit etki modeli uygulanır. Geniş popülasyonda denek için uygulanan tedavi daha önce sabitlenmediğinde rastgele etki modeli uygulanır. Tedavi, hem sabit hem de karma olmak üzere önceki yöntemlerin her ikisine de sahip olduğunda karma etki modeli uygulanır.
