ANOVAとMANOVAの違い

ANOVA vs MANOVA

ANOVA

「ANOVA」は、「分散の分析」を表す。統計では、2つ以上の手段が同時に比較されるとき、比較を行うために使用される統計的方法はANOVAと呼ばれる。これは、異なる変数間に有意性の関係が存在するかどうかを判断するためにテストできる値と結果を与えるメソッドです。 2つ以上のグループの平均が等しいかどうかを判断するためのテストを提供します。このテストは「t検定」と呼ばれます。 "

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異なる手段間の関係を決定するために、分散が実際に比較されているので、ANOVAという名前は手段の比較に与えられています。 ANOVAは、複数の2標本検定を実施する間に、タイプ1の誤差の可能性が増し、ANOVAがその手段を同時に比較できるため、特に有用である。 ANOVAのもう1つの特徴は、「連続変数」とも呼ばれる尺度または間隔変数を比較することです。 "

<！ ANOVAは、3つの異なるモデルを有する。固定効果モデル - このANOVAモデルは、被験者が1回または複数回の処置を受けて、応答変数の変更。ランダム効果モデル - このモデルのANOVAは、被験者に適用された処置が、変数が既にランダムである多数の集団において固定されていない場合に適用される。

混合効果モデル - 名前が示すように、このANOVAのモデルは、ランダム効果型と固定効果型の両方を持つ実験因子に適用されます。

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MANOVA

「MANOVA」は、「多変量解析」を意味します。統計のMANOVAメソッドには、複数の従属変数が含まれています。これらは、2つ以上の従属変数間の差異を決定するのに役立ちます。この違いを同時に判断するのに役立ちます。 MANOVA法は、従属変数が独立変数の変化によって著しく影響を受けるかどうかを決定する。それはまた、従属変数間で起こる相互作用を決定する。 MANOVAは最終的に独立変数間で起こる相互作用も決定する。要約：

1。 「ANOVA」は「分散分析」を表し、「MANOVA」は「多変量解析」を表します。 "

2。 ANOVAメソッドには1つの従属変数のみが含まれ、MANOVAメソッドには複数の従属変数が含まれます。 3。 ANOVAは、3つの異なるモデルを実験に使用します。 MANOVAが独立変数の変化によって著しく影響を受けるかどうかを決定する一方、主目的である手段の相違を決定するために、ランダム効果、固定効果、および多重効果法を使用する。それはまた、従属変数間で起こる相互作用を決定し、独立変数間で起こる相互作用も決定する。