ANOVA vs MANOVA
ANOVA ja MANOVA on kaks statistilist meetodit, mida kasutatakse kahe valimi või populatsiooni erinevuste kontrollimiseks.
Mis on ANOVA (variatsioonianalüüs)?
Hajutuse analüüs on meetod kahe valimi või populatsiooni vaheliste erinevuste uurimiseks. ANOVA ei hõlma selgesõnaliselt kahe või enama muutuja vahelise seose analüüsi. Pigem kontrollib see, kas kahel või enamal erinevatest populatsioonidest pärit proovil on sama keskmine. Mõelge näiteks koolis hinde saamiseks peetud eksami testitulemustele. Kuigi testid on erinevad, võivad tulemused olla klassiti sarnased. Üks meetod selle kontrollimiseks on võrrelda iga klassi keskmist. ANOVA või ANalysis Of Variance võimaldab seda hüpoteesi testida. Põhimõtteliselt võib ANOVA-d pidada t-testi laienduseks, kus võrreldakse kahest populatsioonist võetud kahe valimi keskmisi.
ANOVA põhiidee on võtta arvesse valimisiseseid ja valimitevahelisi erinevusi. Valimisisese variatsiooni võib seostada juhuslikkusega, samas kui valimite vahelisi erinevusi saab seostada nii juhuslikkusega kui ka muude välisteguritega. Dispersioonanalüüs põhineb kolmel mudelil; fikseeritud efektide mudel, juhuslike efektide mudel ja segaefektide mudel.
Mis on MANOVA?
MANOVA tähistab multivariate ANalysis Of Variance ja see moodustab rohkem kui kaks valimit või populatsiooni. See puudutab mitut sõltuvat muutujat ja seda võib pidada ANOVA üldistuseks.
Erinev alt ANOVA-st kasutab MANOVA keskmiste erinevuste statistilise olulisuse testimisel juhuslike muutujate vahelist dispersiooni-kovariantsi. MANOVA test annab üksikasju sõltumatu muutuja mõjude kohta sõltuvale muutujale ning sõltumatu muutuja interaktsioonide ning sõltumatute ja sõltuvate muutujate vahelise interaktsiooni kohta.
Mis vahe on ANOVA ja MANOVA vahel?
• ANOVA kontrollib erinevusi kahe valimi/populatsiooni keskmiste vahel, samas kui MANOVA kontrollib erinevusi mitme valimi/populatsiooni vahel.
• ANOVA puudutab kahte muutujat, samas kui MANOVA käsitleb samaaegselt mitme muutuja erinevusi.
• MANOVA kasutab kovariatsiooni-variatsiooni suhet.
