ANOVA prieš MANOVA
ANOVA ir MANOVA yra du statistiniai metodai, naudojami dviejų imčių arba populiacijų skirtumams patikrinti.
Kas yra ANOVA (dispersijos analizė)?
Skirtumo analizė yra dviejų imčių arba populiacijų skirtumų tyrimo metodas. ANOVA neapima aiškios dviejų ar daugiau kintamųjų santykių analizės. Atvirkščiai, patikrinama, ar dviejų ar daugiau skirtingų populiacijų imčių vidurkis yra toks pat. Pavyzdžiui, apsvarstykite egzamino, laikomo klasėje, testo rezultatus. Nors testai skiriasi, kiekvienos klasės rezultatai gali būti vienodi. Vienas iš būdų tai patikrinti yra lyginti kiekvienos klasės vidurkį. ANOVA arba ANalysis Of Variance leidžia patikrinti šią hipotezę. Iš esmės ANOVA gali būti laikoma t-testo išplėtimu, kai lyginami dviejų imčių, paimtų iš dviejų populiacijų, vidurkiai.
Pagrindinė ANOVA idėja yra atsižvelgti į skirtumus imtyje ir skirtumus tarp imčių. Skirtumas imtyje gali būti siejamas su atsitiktinumu, o skirtumai tarp imčių gali būti siejami su atsitiktinumu ir kitais išoriniais veiksniais. Dispersijos analizė pagrįsta trimis modeliais; fiksuotų efektų modelis, atsitiktinių efektų modelis ir mišrių efektų modelis.
Kas yra MANOVA?
MANOVA reiškia Multivariate ANalysis Of Variance ir sudaro daugiau nei du pavyzdžius arba populiacijas. Jis susijęs su keliais priklausomais kintamaisiais ir gali būti laikomas ANOVA apibendrinimu.
Priešingai nei ANOVA, MANOVA naudoja atsitiktinių dydžių dispersiją-kovariaciją, kai tikrina vidurkių skirtumų statistinį reikšmingumą. MANOVA testas pateikia išsamią informaciją apie nepriklausomo kintamojo poveikį priklausomam kintamajam ir nepriklausomo kintamojo bei nepriklausomų ir priklausomų kintamųjų sąveiką.
Kuo skiriasi ANOVA ir MANOVA?
• ANOVA tikrina skirtumus tarp dviejų imčių/populiacijų vidurkių, o MANOVA tikrina, ar nėra skirtumų tarp kelių imčių/populiacijų.
• ANOVA susijusi su dviem kintamaisiais, o MANOVA – su kelių kintamųjų skirtumais vienu metu.
• MANOVA naudoja kovariacijos ir dispersijos ryšį.
