تهدف هذه الدراسة إلى الكشف عن نظرة وصفية جيدة للاختلافات بين Anova والانحدار. يركز على تقديم تكهنات مفصلة حول المعنى الأساسي للمصطلحات. بعد ذلك ، قدمت الدراسة جدولًا لتمييز الاختلافات بين Anova والانحدار فيما يتعلق بمعلمات المقارنة.
أنوفا مقابل الانحدار
يتم تطبيق Anova على المتغيرات العشوائية ولكن يتم تطبيق الانحدار على المتغير المستقل أو الثابت بطبيعته. بينما يتم استخدام Anova على نطاق واسع لقياس المتوسط المشترك بناءً على المجموعات المتعددة ، يتم استخدام الانحدار على نطاق واسع لتمييز التنبؤات أو التقديرات المرتبطة بالمتغير التابع.
يمكن تطبيق Anova أو تحليل التباين على المجموعات التي لا علاقة لها ببعضها البعض. يتم استخدامه على نطاق واسع لإيجاد المتوسط المشترك المرتبط بالمجموعات. يتم دفق تطبيقه للمتغيرات العشوائية. يتم تجميع Anova في تأثير ثابت وتأثير مختلط وتأثير عشوائي. يحتوي على عدد أخطاء يزيد عن واحد. يتم تطبيق الانحدار لإيجاد العلاقة بين مجموعات المتغيرات. يتم تنفيذه على متغيرات مستقلة أو ثابتة ويرتبط به مصطلح خطأ واحد فقط يعرف بالمتبقي. يمكن أن تتفرع إلى انحدار خطي وانحدار متعدد.
جدول المقارنة بين Anova والانحدار
| معلمات المقارنة | أنوفا | تراجع |
| تعريف | Anova ، المعروف أيضًا باسم تحليل التباين ، يتم تطبيقه على المجموعات غير المترابطة للعثور على نتيجة الوسط المشترك. | يمكن وصف الانحدار بأنه إجراء إحصائي فعال لتكوين رابطة بين مجموعات المتغيرات. |
| الطبيعة المتغيرة والمتغيرات المستخدمة | يتم تنفيذ Anova للمتغيرات العشوائية. يتم استخدامه في متغيرات متنوعة وغير مرتبطة أو مرتبطة ببعضها البعض بشكل خاص. | يتم تطبيق الانحدار على المتغيرات الثابتة أو المستقلة. يتم استخدامه بشكل مستقل وكذلك مجموعة مستقلة من المتغيرات. |
| فائدة الاختبار | لمعرفة المتوسط الشائع المرتبط بمجموعات مختلفة ، يتم استخدام Anova أو تحليل التباين إلى حد كبير. | يركز الممارسون على استخدام الانحدار ، إلى حد كبير لتمييز التنبؤات أو التقديرات بناءً على المتغير التابع. |
| أخطاء | يرتبط Anova بالأخطاء. على عكس حالة الانحدار ، فإنه يأتي مع أكثر من عدد من الأخطاء. | يؤدي وجود مصطلح الخطأ المرتبط بالانحدار إلى انحراف التنبؤات ويعرف باسم المتبقي. يرتبط مصطلح خطأ واحد فقط بالانحدار. |
| أنواع | يمكن تقسيم Anova إلى ثلاث فئات وهي كالتالي - التأثير الثابت والتأثير العشوائي والتأثير المختلط. | يتم تصنيف الانحدار بشكل شائع إلى شكلين وهما على النحو التالي - الانحدار المتعدد والانحدار الخطي. |
ما هو أنوفا؟
Anova هو اختصار لتحليل التباين وهو شكل من أشكال الأداة الإحصائية التي تُطبق عادةً على مجموعة متنوعة من المتغيرات العشوائية. إنه مرتبط بمجموعة من المجموعات غير المترابطة مع بعضها البعض لرسم خريطة لوجود متوسط مشترك. يقوم بتقسيم التباين الملحوظ الموجود داخل مجموعة من البيانات إلى الأجزاء التالية - عوامل عشوائية ومنهجية. على عكس العوامل العشوائية ، تقدم العوامل المنهجية تأثيرًا للإحصاءات في مجموعة البيانات.
في دراسة الانحدار ، يتم تحديد أو العثور على تأثير أو تأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات المعتمدة بمساعدة Anova. يُعرف أيضًا باسم تحليل فيشر للتباين. Anova هو استمرار لاختبارات t- و z-. يتم استخدامه لفصل بيانات التباين التي يتم ملاحظتها للتقدم لامتحانات إضافية. إذا لم يكن هناك تباين بين المجموعات ، فيجب أن تكون نسبة F من Anova قريبة من 1 أو مساوية. يتم تطبيق طريقة ANOVA أحادية الاتجاه لثلاث أو أكثر من ثلاث مجموعات من البيانات ، للحصول على معلومات حول العلاقة الحالية بين المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة.
ما هو الانحدار؟
من المعروف أن الانحدار إجراء إحصائي فعال لتشكيل اتصال بين مجموعات المتغيرات. عادة ما يستخدم تحليل الانحدار للمتغيرات التي تعتمد مع واحد أو أكثر من متغير واحد مستقل بطبيعته. إنها طريقة فعالة تتماشى مع فهم التأثير على المتغير التابع المرتبط بمتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. إنه إجراء إحصائي يستخدم على نطاق واسع في الاستثمار والتمويل ، ومجالات أخرى لها محاذاة نحو التنبؤ بشخصية وقوة الاتصال أو العلاقة بين سلسلة من المتغيرات المختلفة أو المتغيرات المستقلة ومتغير تابع واحد.
يمكن فهم العلاقة أو الارتباط بين المتغيرات بمساعدة الانحدار. يمكن أن يتخذ الانحدار شكل شكلين هما الانحدار الخطي المتعدد والانحدار الخطي البسيط. يحتوي الانحدار على مصطلح خطأ واحد فقط يمكن تسميته أيضًا بالمتبقي. مصطلح الخطأ هذا مسؤول عن الانحراف في النتائج المرتبطة بالانحدار. بناءً على المتغيرات التابعة ، يساعد الانحدار الممارسين على عمل تنبؤات أو تقديرات. يستخدم إلى حد كبير في المتغيرات الثابتة أو المتغيرات المستقلة ويعمل على إنشاء روابط أو علاقات بين مجموعات متعددة من المتغيرات.
الاختلافات الرئيسية بين Anova والانحدار
استنتاج
وبالتالي ، يمكن الاستنتاج بالقول أنه على الرغم من كونهما أداتين إحصائيتين فعالتين ، إلا أن Anova والانحدار يختلفان عن بعضهما البعض في الكثير من المعلمات. يتم تطبيق Anova لإيجاد المشترك بين المتغيرات الناشئة من مجموعات مختلفة وغير مرتبطة ببعضها البعض. يتم تطبيق الانحدار لاستخراج التنبؤات المرتبطة بالمتغير التابع مع دور المتغيرات المستقلة التي ترتبط ببعضها البعض. إنها مفيدة في إثبات صحة أو خطأ أي فرضية معينة. يستخدم Anova لفهم الروابط بين مجموعات المتغيرات وليس لتمييز التنبؤات. ومع ذلك ، يتم تطبيق الانحدار على المتغيرات الطبيعية الثابتة أو المستقلة ويمكن تنفيذه بمساعدة متغيرات مستقلة فردية أو متعددة.
