Ero regression ja ANOVA välillä
Regressioanalyysi ja ANOVA-analyysi ovat kaksi metodologiaa, joita käytetään laajasti tilastoissa, ja ne ovat saman kolikon kaksi puolta. ANOVA-termillä tarkoitetaan varianssianalyysiä, kun taas regressio on tilastollinen työkalu. Regression ja ANOVA: n välillä on hyvin vaikea erottaa toisistaan, koska niitä käytetään usein vaihtokelpoisesti ja niitä voidaan soveltaa vain, kun lopputulosmuuttuja on jatkuva. Tässä regressio vs. ANOVA-artikkelissa yritämme ymmärtää yksityiskohtaisesti näiden kahden ja niiden luonteen ja laajuuden välisen eron.
Head to Head -vertailu regression ja ANOVA: n välillä (infografia)
Alla on 5 suurinta eroa regression ja ANOVA: n välillä
Keskeiset erot regression ja ANOVA: n välillä
Sekä regressio vs. ANOVA ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin merkittävistä eroista regression ja ANOVA: n välillä
- ANOVA: ta käytetään työkaluna deltamäärän määrittämiseen, jos mallin ennustajat vähentävät jäännösvarianssia. Taas toisaalta spektrin regressioanalyysiä käytetään analysoimaan, mikä on vasteen muutos, joka odotetaan, kun ennustajan arvoa on muutettu tietyllä määrällä. Vaikka ANOVA: ta voidaan soveltaa myös regressiomalliin
- Regressio keskittyy itsenäisen tai jatkuvan muuttujan toimintaan. Regressiossa on vain yksi virhetermi. Päinvastoin, ANOVAssa voi olla mukana useita virhetermejä
- ANOVA: ta käytetään määrittämään yhteinen keskiarvo tai yhteinen keskiarvo. Toisaalta regressioanalyysi tehdään pääasiassa riippumattomien muuttujien riippuvuuden analysoimiseksi. Aivan ensimmäinen regressiotesti löytyy Legendren kirjametodesta pienimmistä neliöistä
- ANOVA: lla on kolme mallia, kun taas regressiolla on kaksi mallia
- Regressiota käytetään laajasti ennustamisessa ja ennustamisessa. Se sopii myös dataan pienimmän neliön verran, kun taas toisaalta ANOVA auttaa tietojen lajittelussa ja keskiarvojen löytämisessä suurissa tietokokonaisuuksissa.
- Regressiota käytetään ennustajan ja vasteen välisen suhteen määrittämiseen. Toisaalta ANOVA: ta käytetään arvioimaan, mikä on ennustajan tai koko ennustajasarjan vaikutus jäännösjäämään
- ANOVA määritetään yleisimmin erilaiseksi tai vaihtoehtoiseksi regression tapaukseksi, mutta käyttäjien näkökulmasta maku on erilainen, jos riippumaton muuttuja on kategorinen. Sinun on käytettävä ANOVA: ta, muuten käyttäjän tulisi käyttää regressioanalyysiä parempien tulosten ja syvällisempien tietojen analysoimiseksi
Regressio vs. ANOVA-vertailutaulukko
Alla on ylin vertailu regression ja ANOVA: n välillä
Regressio | ANOVA |
Regressioanalyysillä piirretään merkityksellinen suhde kahden satunnaismuuttujan välillä ja mikä on suhde näiden kahden välillä | ANOVA: ta käytetään laskemaan tai havaitsemaan tietojoukossa annettujen kahden satunnaismuuttujan keskiarvo tai mikä on keskipiste |
Tilastollista menetelmää käytetään laajasti ennustetarkoituksiin ja myös tulevan kehityksen ennustamiseen | Se perustuu t-testin logiikkaan, joka vetää välineitä kahden satunnaismuuttujan otatiedosta |
Se on joustava ja ystävällinen tekniikka verrattuna ANOVAan | Sitä käytetään yleisesti kahden tai useamman väestön tasa-arvoon |
Se perustuu kvantitatiivisiin ennustajamuuttujiin | Se perustuu kategorisiin ennustemuuttujiin |
Tutkijat käyttivät sitä ensimmäisen kerran 1800- luvulla | Tutkijat käyttivät sitä ensimmäisen kerran 1800-luvulla |
Johtopäätös - Regressio vs. ANOVA
Molemmilla regressioilla vs. ANOVA on enemmän samankaltaisuuksia kuin eroja, minkä vuoksi kahden tilastollisen menetelmän eroja on vaikea kommentoida. Molemmat menetelmät voivat usein johtaa erilaisiin tuloksiin samoista tiedoista testattaessa. Nämä ovat kaksi tilastoteorian menetelmää yhden muuttujan käyttäytymisen analysoimiseksi toiseen. Molemmat ovat kuitenkin tunnettuja ja niitä käytetään laajasti tilastointimaailmassa tutkimuksen alusta lähtien.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas suurimpaan eroon regression ja ANOVA: n välillä. Täällä keskustellaan myös regressio vs ANOVA -erot infografisten ja vertailutaulukoiden kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja
- Nykyinen arvo vs. nykyinen arvo
- Vertailu varaston ja varaston välillä
- Varianssi vs. keskihajonta
- Päämarkkinat ja jälkimarkkinat
- Johdatus ANOVAan R