方差分析与方差分析

ANOVA和ANCOVA都是具有不同特征的统计模型：

方差分析

方差分析（ANOVA）是一组统计模型及其程序的集合，用于根据所提供的样本观察一个群体中三个或更多变量均值之间的差异。它在比较三种或三种以上的方法时非常有用。

它是一种统计工具，已被用于农业、心理学和不同行业等多个部门。它假设每个观测值是独立的，DV和CV之间的测量水平间隔，以及基础种群必须是正态分布，并且必须具有相同的方差。

方差分析模型：

1.固定效应模型，该模型假设来自均值不同的正常人群的数据可以估计任何治疗对他们产生的反应范围。随机效应模型假设来自不同种群的约束层次的数据以不同的因子水平进行抽样。描述固定效应和随机效应同时存在的情况的混合效应模型。

虽然也可以使用非线性模型，但方差分析的所有方法都使用线性模型来创建响应的假设�它假定情况是独立的，简化了统计分析。它还假设残差的正态分布和方差的相等性，并且方差必须始终是常数。

方差分析类型：

� 单因素方差分析用于检验两个或更多独立组之间的差异。� 因子方差分析用于研究处理间的交互作用。� 当同一受试者用于每次治疗时，使用重复测量方差分析。� 多变量方差分析（MANOVA），当有多个响应变量时使用

安科娃

ANCOVA是一种方差分析模型，它有一个具有连续结果变量（定量的，标度的）和两个或多个预测变量的一般线性模型，其中至少一个是连续的，至少一个是分类的（名义的，非标度的）。

它是连续变量的方差分析和回归的合并，并且具有协变量。其解释取决于有关输入模型的数据的某些假设。

因变量和自变量之间的关系在参数上必须是线性的。它评估被调整为协变量差异的总体均值在因变量水平上是否不同。

第三个变量的影响在ANCOVA中是统计控制的，任何数量的自变量和CVs都可以用来创建单向、双向和多元ANCOVA设计。

ANCOVA假设协变量必须与因变量线性相关，并且它们必须具有回归效应的同质性。它假设协变量应该与自变量无关，并且它们之间不应该过度相关。

摘要

1.ANOVA是用来观察变量间差异的统计模型和技术，ANCOVA是ANOVA模型。方差分析采用线性和非线性模型，ANCOVA采用一般线性模型。ANCOVA有协变量，而ANOVA没有。