ANOVA vs MANOVA
ANOVA ir MANOVA yra du statistiniai metodai, naudojami tikrinant dviejų mėginių ar populiacijų skirtumus.
Kas yra ANOVA (dispersijos analizė)?
Dispersijos analizė yra dviejų mėginių arba populiacijų skirtumų tyrimo metodas. ANOVA aiškiai neapima dviejų ar daugiau kintamųjų ryšio analizės. Veikiau tikrinama, ar dviejų ar daugiau skirtingų populiacijų mėginių vidurkis yra vienodas. Pavyzdžiui, apsvarstykite egzamino, surengto pažymiui mokykloje, testo rezultatus. Nors testai yra skirtingi, skirtingų klasių rezultatai gali būti vienodi. Vienas iš būdų tai patikrinti yra lyginti kiekvienos klasės vidurkį. ANOVA arba ANS analizė leidžia patikrinti šią hipotezę. Iš esmės, ANOVA galima laikyti t-testo pratęsimu, kai lyginami dviejų mėginių, paimtų iš dviejų populiacijų, vidurkiai.
Pagrindinė ANOVA idėja yra atsižvelgti į imties skirtumus ir jų skirtumus. Imties svyravimai gali būti siejami su atsitiktinumu, o imčių skirtumai gali būti siejami ir su atsitiktinumu, ir su kitais išoriniais veiksniais. Dispersijos analizė grindžiama trimis modeliais; fiksuoto efekto modelis, atsitiktinių efektų modelis ir mišrių efektų modelis.
Kas yra MANOVA?
MANOVA reiškia daugialypę „VAriance“analizę ir sudaro daugiau nei du mėginius ar populiacijas. Tai susiję su keliais priklausomais kintamaisiais ir gali būti laikoma ANOVA apibendrinimu.
Priešingai nei ANOVA, MANOVA naudoja atsitiktinių kintamųjų dispersiją-kovariaciją, kai tikrina vidurkio skirtumų statistinį reikšmingumą. MANOVA testas pateikia išsamią informaciją apie nepriklausomo kintamojo poveikį priklausomam kintamajam ir sąveiką tarp nepriklausomo kintamojo bei sąveiką tarp nepriklausomų ir priklausomų kintamųjų.
Kuo skiriasi ANOVA nuo MANOVA?
• ANOVA tikrina dviejų mėginių / populiacijų vidurkių skirtumus, o MANOVA - kelių mėginių / populiacijų skirtumus.
• ANOVA rūpi dėl dviejų kintamųjų, o MANOVA - dėl kelių kintamųjų skirtumų vienu metu.
• MANOVA naudoja kovariacijos ir dispersijos santykį.
