Diferența dintre ANCOVA și regresie

ANCOVA - Variația partiționării

ANCOVA vs. regresie

Ambele ANCOVA și regresia sunt tehnici și instrumente statistice. ANCOVA și regresia împărtășesc multe asemănări, dar au și unele caracteristici distinctive. Ambele ANCOVA și regresia se bazează pe un covariat, care este o variabilă predictivă continuă.

ANCOVA reprezintă Analiza Covariance. Este o combinație între ANOVA (Analiza varianței) și regresia liniară, o variantă de regresie. Se ocupă atât de variabilele categorice, cât și de cele continue. Este o metodă statistică specifică pentru determinarea amplorii varianței unei variabile care se datorează variabilității unei alte variabile.

ANCOVA este, în principiu, ANOVA cu o mai mare sofisticare și adăugarea unei variabile continue la un model ANOVA existent. O altă formă de ANCOVA este MANCOVA (Analiza multivariată a Covariance). Mai mult decât atât, ANCOVA este un model liniar general care are o variabilă a rezultatului continuu și două sau mai multe variabile predictori. Cele două variabile ale predictorului sunt variabile continue și categorice.

Într-o variabilă continuă, datele sunt cantitative și scalate, în timp ce datele categorice sunt caracterizate ca fiind nominale și nediferențiate. ANCOVA este utilizat în principal pentru a controla factorii care nu pot fi randomizați, dar pot fi totuși calculați pe o scală intervalelor în desene experimentale, în timp ce pe modelele observaționale se utilizează pentru a șterge efectele variabile care schimbă relația dintre independente categorice și dependente de interval. MANCOVA are, de asemenea, o utilizare în modelele de regresie, unde funcția sa principală este de a se potrivi regresiilor atât în ​​categoriile independente, cât și în cele independente de interval.

ANCOVA este un model care se bazează pe regresia liniară în care variabila dependentă trebuie să fie liniară față de variabila independentă. Originile MANCOVA precum și ANOVA provin din agricultură, unde variabilele principale se referă la randamentele culturilor.

Pe de altă parte, regresia este, de asemenea, un instrument statistic disponibil în mai multe variante. Aceste variante includ modelul de regresie liniară, regresia liniară simplă, regresia logistică, regresia neliniară, regresia nonparametrică, regresia robustă și regresia treptată. Regresia se referă la variabilele continue.

Regresie liniara

Regresia este relația unei variabile dependente și a unei variabile independente între ele. În acest model, există o variabilă dependentă și una sau mai multe variabile independente. Există, de asemenea, un efort de a înțelege schimbarea valorilor variabilei dependente din cauza modificărilor uneia dintre variantele independente. În această situație, celelalte variante independente rămân fixe.

În regresie, există două tipuri de bază: regresia liniară și regresia multiplă. În regresia liniară, variabila independentă este utilizată pentru a explica și / sau prezice rezultatul "Y" (pe care variabila încearcă să o prezică). Pe de altă parte, există și multiplu, în care regresia nu folosește una sau două variabile independente pentru a prezice rezultatul.

Ecuația pentru regresia liniară și liniară este: Y = a + bX + u, în timp ce forma pentru regresia multiplă este: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 + ... + BtXt + u.

În ambele ecuații, "Y" reprezintă variabila pe care încercăm să o previzionăm; "X" este instrumentul variabil pentru a prezice variabila "Y"; "A" este interceptul, "b" este panta, iar "u" servește ca reziduu de regresie. Trebuie remarcat faptul că interceptul, panta și reziduul de regresie sunt constante.

Regresia este metoda pentru prognoza și predicția unui rezultat continuu. Este metoda de a utiliza pentru rezultatul continuu și se bazează pe una sau mai multe variabile predictive continue. Regresia a pornit de la domeniul geografiei al cărui scop este să încerce să găsească adevărata dimensiune a Pământului.

Rezumat:

1. ANOVA este un model specific, liniar în statistici. Regresia este, de asemenea, un instrument statistic, dar este un termen umbrelă pentru o multitudine de modele de regresie. Regresia este și numele din starea relațiilor.
2.ANCOVA se ocupă atât de variabilele continue, cât și de cele categorice, în timp ce regresia se ocupă doar de variabilele continue.
3.ANCOVA și regresia împărtășesc un model particular - modelul de regresie liniară.
4.Dar ANCOVA și regresia se poate face folosind software specializat pentru a efectua calculele reale.
5.ANCOVA a venit din domeniul agriculturii, în timp ce regresia a provenit din studiul geografiei.