方差分析(anova)和安科娃(ancova)的區別
方差分析與方差分析
ANOVA和ANCOVA都是具有不同特徵的統計模型：
方差分析
方差分析（ANOVA）是一組統計模型及其程式的集合，用於根據所提供的樣本觀察一個群體中三個或更多變數均值之間的差異。它在比較三種或三種以上的方法時非常有用。
它是一種統計工具，已被用於農業、心理學和不同行業等多個部門。它假設每個觀測值是獨立的，DV和CV之間的測量水平間隔，以及基礎種群必須是正態分佈，並且必須具有相同的方差。
方差分析模型：
1.固定效應模型，該模型假設來自均值不同的正常人群的資料可以估計任何治療對他們產生的反應範圍。隨機效應模型假設來自不同種群的約束層次的資料以不同的因子水平進行抽樣。描述固定效應和隨機效應同時存在的情況的混合效應模型。
雖然也可以使用非線性模型，但方差分析的所有方法都使用線性模型來建立響應的假設�它假定情況是獨立的，簡化了統計分析。它還假設殘差的正態分佈和方差的相等性，並且方差必須始終是常數。
方差分析型別：
� 單因素方差分析用於檢驗兩個或更多獨立組之間的差異。� 因子方差分析用於研究處理間的互動作用。� 當同一受試者用於每次治療時，使用重覆測量方差分析。� 多變數方差分析（MANOVA），當有多個響應變數時使用
安科娃
ANCOVA是一種方差分析模型，它有一個具有連續結果變數（定量的，標度的）和兩個或多個預測變數的一般線性模型，其中至少一個是連續的，至少一個是分類的（名義的，非標度的）。
它是連續變數的方差分析和回歸的合併，並且具有協變數。其解釋取決於有關輸入模型的資料的某些假設。
因變數和自變數之間的關係在引數上必須是線性的。它評估被調整為協變數差異的總體均值在因變數水平上是否不同。
第三個變數的影響在ANCOVA中是統計控制的，任何數量的自變數和CVs都可以用來建立單向、雙向和多元ANCOVA設計。
ANCOVA假設協變數必須與因變數線性相關，並且它們必須具有回歸效應的同質性。它假設協變數應該與自變數無關，並且它們之間不應該過度相關。
摘要
1.ANOVA是用來觀察變數間差異的統計模型和技術，ANCOVA是ANOVA模型。方差分析採用線性和非線性模型，ANCOVA採用一般線性模型。ANCOVA有協變數，而ANOVA沒有。
- 發表於 2021-06-23 12:47
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