Regressioon vs ANOVA - 5 parimat erinevust (infograafikaga)

Erinevus regressiooni ja ANOVA vahel

Regressioonanalüüs ja ANOVA analüüs on kaks statistikas laialdaselt kasutatavat metoodikat ja need on ühe mündi kaks külge. ANOVA-termin tähistab dispersioonanalüüsi, regressioon on aga statistiline vahend. Regressiooni ja ANOVA vahel on väga raske vahet teha, kuna neid kasutatakse sageli vaheldumisi ja neid saab kasutada ainult siis, kui on olemas pidev tulemusmuutuja. Selles regressioon vs ANOVA artiklis proovime üksikasjalikult mõista nende kahe erinevust ning nende olemust ja ulatust.

Regressiooni ja ANOVA (Infographics) võrdlus ühest otsast teise

Allpool on toodud 5 peamist erinevust regressiooni ja ANOVA vahel

Peamised erinevused regressiooni ja ANOVA vahel

Nii regressioon vs ANOVA on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust regressiooni ja ANOVA vahel

ANOVA-d kasutatakse delta koguse määramiseks, kui mudeli ennustajad vähendavad jääkvarianti. Spektri teisest küljest kasutatakse regressioonanalüüsi, et analüüsida, milline on reageeringu muutus, kui ennustaja väärtust on antud summa võrra muudetud. Ehkki ANOVA saab rakendada ka regressioonimudelile
Regressioon keskendub iseseisva või pideva muutuja tööle. Regressioonis eksisteerib ainult üks tõrksõna. Vastupidi, ANOVA-s võib olla mitu viga
ANOVA kasutatakse tavalise keskmise või tava keskmise määramiseks. Teisest küljest tehakse regressioonanalüüsi peamiselt sõltumatute muutujate sõltuvuse analüüsimiseks. Kõige esimese regressioonitesti võib leida Legendre raamatus "Väikseimate ruutude meetod"
ANOVA-l on kolm mudelit, regressioonil aga kaks mudelit
Regressiooni kasutatakse laialdaselt ennustamiseks ja prognoosimiseks, see sobib andmetega ka väikseima ruuduga, kuna teiselt poolt aitab ANOVA andmeid sorteerida ja leida keskmistest andmeid suurtes andmekogumites.
Regressiooni kasutatakse ennustaja ja reageeringu suhte määramiseks. Teisest küljest kasutatakse ANOVA abil otsustamiseks, milline on ennustaja või kogu ennustajate komplekti mõju jääkidele
ANOVA määratletakse tavaliselt regressiooni erineva või alternatiivse juhtumina, kuid kasutajate vaatevinklist on erinev maitse, kui sõltumatu muutuja on kategooriline. Peate kasutama ANOVA, vastasel juhul peaks kasutaja paremate tulemuste ja andmete põhjalikuma analüüsi jaoks kasutama regressioonanalüüsi

Regressioon vs ANOVA võrdlustabel

Allpool on kõige kõrgem võrdlus regressiooni ja ANOVA vahel

Regressioon	ANOVA
Regressioonanalüüsi abil tõmmatakse tähenduslik seos kahe juhusliku muutuja vahel ja milline on suhe nende kahe vahel	ANOVA abil arvutatakse või tuvastatakse andmekogumis esitatud kahe juhusliku muutuja keskmise keskmise või selle keskpunkti väärtus.
Statistilist meetodit kasutatakse laialdaselt nii prognoosimise kui ka tuleviku suundumuste ennustamiseks	See põhineb t-testi loogikal, mille kohaselt kahe juhusliku muutuja valimi andmetest saadakse vahendeid
ANOVA-ga võrreldes on see paindlik ja sõbralik tehnika	Seda kasutatakse tavaliselt kahe või enama elanikkonna võrdsuse tagamiseks
See põhineb kvantitatiivsetel ennustajamuutujatel	See põhineb kategoorilistel ennustajamuutujatel
Teadlased kasutasid seda esmakordselt 19. sajandil	Teadlased kasutasid seda esmakordselt 1800. aastatel

Järeldus - regressioon vs ANOVA

Mõlemal regressioonil ja ANOVA-l on rohkem sarnasusi kui erinevusi, mistõttu on kahe statistilise meetodi erinevusi keeruline kommenteerida. Mõlemad meetodid võivad testimisel samadel andmetel sageli erinevaid tulemusi anda. Need on statistilise teooria kaks meetodit ühe muutuja käitumise analüüsimiseks teisega. Mõlemad on aga tuntud ja neid kasutatakse statistikavaldkonnas laialdaselt alates uurimistöö algusest.

Soovitatavad artiklid

See on juhend peamiseks erinevuseks regressiooni ja ANOVA vahel. Siin käsitleme ka peamisi erinevusi regressioon vs ANOVA koos infograafika ja võrdlustabeliga. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid