Erinevus regressiooni ja ANOVA vahel
Nii regressioon kui ka ANOVA on statistilised mudelid, mida kasutatakse pideva tulemuse ennustamiseks, kuid regressiooni korral ennustatakse pidevat tulemust ühe või mitme pideva ennustaja muutuja põhjal, samas kui ANOVA korral on pidev tulemus ennustatakse ühe või mitme kategoorilise ennustaja muutuja põhjal.
Regressioon on statistiline meetod muutujate kogumite vahelise seose kindlakstegemiseks, et sõltumatute muutujate abil ennustada sõltuvat muutujat. ANOVA on seevastu statistiline tööriist, mida rakendatakse mitteseotud rühmadele, et teada saada, kas neil on ühine keskmine.
Mis on regressioon?
Regressioon on väga tõhus statistiline meetod muutujate hulga vahelise seose kindlakstegemiseks. Muutujad, mille jaoks regressioonanalüüs tehakse, on sõltuv muutuja ja üks või mitu sõltumatut muutujat. See on meetod, et mõista ühe või mitme sõltumatu muutuja mõju sõltuvale muutujale.
- Oletame näiteks; värviettevõte kasutab toorainena ühte toorlahustite ja monomeeride derivaate. Saame läbi viia regressioonanalüüsi selle tooraine hinna ja Brenti toornafta hinna vahel.
- Selles näites on tooraine hind sõltuv muutuja ja Brenti hindade hind sõltumatu muutuja.
- Kuna lahustite ja monomeeride hind tõuseb ja langeb koos Brenti hindade tõusu ja langusega, on tooraine hind sõltuv muutuja.
- Samamoodi saab iga äriotsuse puhul kinnitada hüpoteesi, et konkreetne tegevus viib jaotuse kasumlikkuse suurenemiseni, valideerida sõltuvate ja sõltumatute muutujate taandarengu tulemuse põhjal.
Mis on Anova?
ANOVA on dispersioonanalüüsi lühivorm. ANOVA on statistiline tööriist, mida kasutatakse tavaliselt juhuslike muutujate puhul. See hõlmab rühma, mis pole omavahel otseselt seotud, et teada saada, kas on olemas ühiseid vahendeid.
- Lihtne näide selle punkti mõistmiseks on käivitada ANOVA erinevate kõrgkoolide üliõpilaste märgiseeria jaoks, et proovida välja selgitada, kas ühe kooli üks õpilane on parem kui teine.
- Teine näide võib olla see, kui kaks eraldi uurimisrühma uurivad erinevaid omavahel mitteseotud tooteid. ANOVA aitab leida, milline neist annab paremaid tulemusi. ANOVA kolm populaarset tehnikat on juhuslik, fikseeritud ja segatud efekt.
Regressioon vs ANOVA infograafika
Peamised erinevused regressiooni ja ANOVA vahel
- Regressiooni rakendatakse muutujate suhtes, mis on enamasti fikseeritud või sõltumatud ning ANOVA-d juhuslike muutujate suhtes.
- Regressiooni kasutatakse peamiselt kahes vormis; need on lineaarne regressioon ja mitmekordne regressioon; teoorias esinevad ka karmid muud regressiooni vormid; neid liike kasutatakse praktikas kõige laiemalt. Teisest küljest on olemas kolm populaarset tüüpi ANOVA-d, need on juhuslik, fikseeritud ja segatud efekt.
- Regressiooni kasutatakse peamiselt sõltuvate muutujate hinnangute või prognooside tegemiseks ühe või mitme sõltumatu muutuja abil ning ANOVA-d kasutatakse ühise keskmise leidmiseks erinevate rühmade muutujate vahel.
- Regressiooni korral on veatermini arv üks, ANOVA puhul aga veatermini arv rohkem kui üks.
Võrdlev tabel
| Alus | Taandareng | ANOVA | ||
| Definitsioon | Regressioon on väga tõhus statistiline meetod muutujate hulga vahelise seose kindlakstegemiseks. | ANOVA on dispersioonanalüüsi lühivorm. Seda rakendatakse mitteseotud rühmade suhtes, et teada saada, kas neil on ühine keskmine | ||
| Muutuja olemus | Regressiooni rakendatakse sõltumatutele või fikseeritud muutujatele. | ANOVA-d rakendatakse muutujate suhtes, mis on juhusliku iseloomuga | ||
| Tüübid | Regressiooni kasutatakse peamiselt kahes vormis. Need on lineaarne regressioon ja mitmekordne regressioon; hilisem on siis, kui sõltumatute muutujate arv on rohkem kui üks. | Kolm populaarset tüüpi ANOVA on juhuslik efekt, fikseeritud efekt ja segatud efekt. | ||
| Näited | Värviettevõte kasutab toorainena lahustit ja monomeere, mis on toornafta derivaat; saame läbi viia regressioonanalüüsi selle tooraine hinna ja Brenti toornafta hinna vahel. | Oletame, et kaks eraldi uurimisrühma uurivad erinevaid omavahel mitteseotud tooteid. ANOVA aitab leida, milline neist annab paremaid tulemusi. | ||
| Kasutatud muutujad | Regressiooni rakendatakse kahele muutujate komplektile, üks neist on sõltuv muutuja ja teine on sõltumatu muutuja. Regressioonis olevate sõltumatute muutujate arv võib olla üks või mitu. | ANOVA-d rakendatakse erinevatele muutujatele, mis ei ole tingimata üksteisega seotud. | ||
| Testi kasutamine | Regressiooni kasutavad peamiselt praktikud või valdkonna eksperdid sõltuva muutuja hinnangute või prognooside tegemiseks. | ANOVA-d kasutatakse ühise keskmise leidmiseks erinevate rühmade muutujate vahel. | ||
| Vead | Regressioonanalüüsi abil tehtud ennustused pole alati soovitavad; see on regressiooni vea termini tõttu see vea mõiste tuntud ka kui jääk. Regressiooni korral on veatermini arv üks. | Vigade arv juhul, kui ANOVA on erinevalt regressioonist, rohkem kui üks. |
Järeldus
Mõlemad regressioonid ja ANOVA on võimsad statistilised tööriistad, mida rakendatakse mitme muutuja jaoks. Regressiooni kasutatakse sõltuvate muutuja ennustamiseks sõltumatute muutujate abil, millel on mingid seosed. Kasulik on kinnitada hüpoteesi selle kohta, kas esitatud hüpotees on õige või mitte.
Regressiooni kasutatakse muutujate puhul, mis on fikseeritud või sõltumatud ja mida saab teha ühe sõltumatu muutuja või mitme sõltumatu muutuja abil. ANOVA abil leitakse ühisosa erinevate rühmade muutujate vahel, mis pole omavahel seotud. Seda ei kasutata ennustamiseks ega hinnangu andmiseks, vaid muutujate hulga vaheliste seoste mõistmiseks.
