Matematikte ve farklı konularda birçok istatistiksel model vardır. ANOVA ve ANCOVA teknikleri ile farklı modeller sunulmaktadır. Daha iyi çözümler için benzersiz modelleri ve formülleri var. Her ikisi de istatistiksel ve matematiksel analizde kullanılır. ANOVA, ANCOVA'nın metrik ölçekleri etkilediği grupların ortalamalarının testidir.
ANOVA vs ANCOVA
ANOVA ve ANCOVA arasındaki fark, süreçleridir. ANOVA, homojenlik için grupları inceleme sürecidir. ANCOVA, birden fazla metrik ölçek üzerindeki etkinin ortadan kaldırılması işlemidir. ANOVA hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modellerde kullanılmaktadır. ANCOVA sadece lineer modelde kullanılmaktadır. ANOVA'da Grup (WG) içindeki nitelikler bireye göre değişir. Grup içi bölünme (DWG) kişiden kişiye değişir.
ANOVA, varyans analizi anlamına gelir. ANOVA, istatistiksel analizin tahmini prosedürlerinden başka bir şey değildir. İstatistikçi Ronald Fisher, ANOVA'yı bulan kişidir. Basitçe, gruplar arasındaki varyasyondur. ANOVA'nın temel amacı, farklı araçları analiz etmektir. Toplam varyans yasası, ANOVA kavramıdır, yani özellikle değişiklik ve bileşen özelliklerindeki varyans. ANOVA, eşitlik ve farklılıkların araçlarını bulmaya yönelik istatistiksel bir testten başka bir şey değildir.
ANCOVA, kovaryans analizi anlamına gelir. İstatistikte genel bir doğrusal modeldir. ANCOVA'nın esası, bağımlı değişkenin verilen şeyin bağımsız değişkene eşit olmasıdır. ANCOVA'ya tedavi de denir. ANCOVA'nın birincil ilgi alanı, sürekli değişkenlerin veya ortak değişkenlerin veya rahatsız edici değişkenlerin akışını kontrol etmektir. ANCOVA, matematikteki varyansı ayrıştırır.
ANOVA ve ANCOVA Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma parametreleri | ANOVA | ANCOVA |
| Tanım | ANOVA, grupların araçlarını tanımlama sürecidir. | ANCOVA, metrik ölçekteki etkiyi kaldırma işlemidir. |
| Modeller | ANOVA'nın hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modelleri vardır. | ANCOVA'nın yalnızca doğrusal bir modeli vardır. |
| Değişkenler | ANOVA'nın yalnızca kategorik değişkenleri vardır. | ANCOVA'nın kategori ve aralık değişkenleri vardır. |
| ortak değişken | ANOVA, ortak değişkeni yok sayar. | ANCOVA, ortak değişkeni dikkate alır. |
| BG varyasyonu | ANOVA, Grup Arasında Özelliğe Sahiptir(BG) | ANCOVA, Grup (BG) Arasında Bölünmelere Sahiptir. |
| WG varyasyonu | ANOVA'nın Grup İçi Özelliği (WG) vardır. | ANCOVA Grup İçinde Bölündü(ÇG) |
ANOVA nedir?
20. yüzyılda, varyans analizi meyvelerini verdi. analiz hipotez, bölümleme, kareler vb. içerir. Ayrıca deneysel teknikleri ve modelleri de içerir. 1770 yılında, Laplace hipotez testini yapan kişidir. En küçük kareler yöntemi 1800 yılında Gauss ve Laplace tarafından kurulmuştur. Daha sonra astronomi ve jeodezide kullanılmaktadır. ANOVA, 1827'de Laplace tarafından en küçük kareler yöntemleri kullanılarak ele alınmıştır. Bunu kullanarak atmosferik gelgitleri ölçer.
1918'de, varyans terimini bulan kişi Ronald Fisher'dır. ANOVA, Ronald Fisher'ın Araştırma Çalışanları için İstatistiksel Yöntemler adlı kitabıyla popüler oldu. İlk olarak Jerzy Neyman tarafından yayınlandı. Model, bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasında doğrusal bir ilişkiye sahiptir. ANOVA esas olarak daha iyi çözümler için karmaşık ilişkilerde kullanılır. ANOVA, sabit etkili modeller, Rastgele efekt modelleri ve karışık efekt modelleri olmak üzere üç farklı sınıf modeline sahiptir.
ANOVA birkaç farklı yaklaşımla uygulanmaktadır. Doğrusal model, ANOVA'da kullanılan en temel modeldir. Doğrusal modeller sadece mükemmel çözümlere sahiptir ve doğrusal olmayan, faktör seviyelerini geçecektir. Veriler daha iyi yorumlama için dengelenecektir ve dengesiz verilerin daha iyi anlaşılması gerekir. Deney birimleri, tedavilerin rastgele atanmasına sahiptir. Deneyden önce randomizasyon bildirilmelidir. Rastgele atamanın temel amacı boş hipotez içindir.
ANKOVA nedir?
ANCOVA, kovaryans Analizini ifade eder ANCOVA, istatistiksel güç kapasitesini artırabilir. Bu yeteneği kullanarak grup içindeki hata varyansını bularak gruplar arasındaki farkı bulmuştur. F-testi, farklılıkları bulmanın temelidir. Farklı gruplar içindeki varyans kavramıdır. ANCOVA ayrıca gruplar içinde önceden var olan farklılıkları da ayarlar.
ANCOVA'daki ana tartışmalı kavram, DV içinde var olan farklılıkları düzeltmek içindir. Ancak bu koşullarda rastgele atamalarla eşitlemek mümkün değildir. CV, ANCOVA'daki değerleri ayarlamak için kullanılır. Ancak bu ortak değişkenler istatistiksel teknikler bulamadı ve grupları eşitleyemez. CV'nin ima ettiği varyansı ortadan kaldıran IV, her zaman DV ile ilişkilidir ve ayrıca anlamsız çözümlerle sonuçlanan önemli değişkenleri gruplardan kaldırır.
ANOVA, temel olarak karşılaştırmalı analizde kullanılır. Farklı ilgi sonuçları bulur. İki varyansın oranı istatistiksel anlamlılığı belirleyebilir. Ancak oran, gözlemlerden bağımsızdır. Önem, sabitleri ekleyerek ve sabitleri çarparak değişmez. Birimler, çözümler için ifade eden gözlemleri kullanıyor. Verileri basitleştirmek için değerlerden her zaman sabiti çıkarırız. Veri kodlama, ANCOVA'nın iyi bir örneğidir.
ANOVA ve ANCOVA Arasındaki Temel Farklar
Çözüm
Hem ANOVA hem de ANCOVA, istatistiksel analiz için benzersiz bir tekniğe sahiptir. ANOVA hem doğrusal hem de doğrusal olmayan modellerde çalışabilir. ANCOVA yalnızca doğrusal modellerle çalışır. Her ikisinin de daha iyi çözümler için çeşitli teknikleri ve modelleri vardır. Formüller, sonuçların kolayca bulunmasına yardımcı olacaktır. Daha karmaşık algoritmalar ANOVA tarafından yapılır. ANOVA tekniğinde birçok analiz yöntemi türü mevcuttur. ANCOVA tekniğinin birkaç varsayım yöntemi vardır. ANCOVA ayrıca matematiksel analiz için yararlı olan güç tekniklerini de dikkate alır.
