ANOVA vs MANOVA
ANOVA ja MANOVA on kaks statistilist meetodit, mida kasutatakse kahe valimi või populatsiooni erinevuste kontrollimiseks.
Mis on ANOVA (dispersioonanalüüs)?
Dispersioonanalüüs on meetod kahe proovi või populatsiooni erinevuste uurimiseks. ANOVA ei hõlma otseselt kahe või enama muutuja vahelise seose analüüsi. Pigem kontrollitakse, kas kahel või enamal eri populatsioonide proovil on sama keskmine. Näiteks võtke arvesse koolis hinneteks tehtud eksami testitulemusi. Ehkki testid on erinevad, võib esinemine klassiti erineda. Üks meetod selle kontrollimiseks on iga klassi keskmise võrdlemine. ANOVA ehk dispersioonanalüüs võimaldab seda hüpoteesi kontrollida. Põhimõtteliselt võib ANOVA-d pidada t-testi pikenduseks, kus võrreldakse kahest populatsioonist võetud kahe proovi keskmist.
ANOVA põhiidee on kaaluda valimisiseseid erinevusi ja valimite vahelisi erinevusi. Valimi variatsiooni võib seostada juhuslikkusega, valimite varieerumist aga nii juhuslikkuse kui muude välisteguritega. Dispersioonanalüüs põhineb kolmel mudelil; fikseeritud efektide mudel, juhuslike efektide mudel ja segatefektide mudel.
Mis on MANOVA?
MANOVA tähistab VAriance'i mitmemõõtmelist analüüsi ja see hõlmab rohkem kui kahte valimit või populatsiooni. See puudutab mitut sõltuvat muutujat ja seda võib pidada ANOVA üldistuseks.
Erinevalt ANOVA-st kasutab MANOVA keskmiste erinevuste statistilise olulisuse testimisel juhuslike muutujate variatsiooni-kovariantsust. MANOVA test annab üksikasju sõltumatu muutuja mõju kohta sõltuvale muutujale ning sõltumatu muutuja vastastikmõju ning sõltumatute ja sõltuvate muutujate vastastikmõju kohta.
Mis vahe on ANOVA ja MANOVA vahel?
• ANOVA kontrollib kahe proovi / populatsiooni keskmiste erinevusi, MANOVA kontrollib aga mitme valimi / populatsiooni keskmisi erinevusi.
• ANOVA puudutab kahte muutujat, MANOVA aga mitme muutuja erinevusi üheaegselt.
• MANOVA kasutab kovariantsuse ja dispersiooni suhet.
