Unterschied zwischen Regression und ANOVA
Regressionsanalyse und ANOVA-Analyse sind zwei in der Statistik weit verbreitete Methoden und zwei Seiten derselben Medaille. Der Begriff ANOVA bezieht sich auf eine Varianzanalyse, während die Regression ein statistisches Instrument ist. Es ist sehr schwierig, zwischen Regression und ANOVA zu unterscheiden, da sie häufig austauschbar verwendet werden und nur anwendbar sind, wenn es eine kontinuierliche Ergebnisvariable gibt. In diesem Artikel zu Regression vs. ANOVA werden wir versuchen, den Unterschied zwischen beiden und deren Art und Umfang der Arbeit im Detail zu verstehen.
Head to Head Vergleich zwischen Regression und ANOVA (Infografik)
Unten ist der Top 5 Unterschied zwischen Regression vs ANOVA 
Hauptunterschiede zwischen Regression und ANOVA
Sowohl Regression als auch ANOVA sind beliebte Optionen auf dem Markt. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen Regression und ANOVA diskutieren
- ANOVA wird als Werkzeug zum Definieren der Delta-Menge verwendet, wenn die Restvarianz durch die Prädiktoren im Modell reduziert wird. Andererseits wird in der Spektrum-Regressionsanalyse analysiert, wie sich die erwartete Antwort ändert, wenn sich der Prädiktorwert um einen bestimmten Betrag geändert hat. ANOVA kann zwar auch auf das Regressionsmodell angewendet werden
- Die Regression konzentriert sich auf die Arbeit einer unabhängigen oder kontinuierlichen Variablen. In der Regression gibt es nur einen einzigen Fehlerterm. Im Gegenteil, in ANOVA können mehrere Fehlerterme vorkommen
- ANOVA wird verwendet, um den gemeinsamen Durchschnitt oder das gemeinsame Mittel zu bestimmen. Andererseits wird die Regressionsanalyse hauptsächlich durchgeführt, um die Abhängigkeit unabhängiger Variablen zu analysieren. Der allererste Regressionstest findet sich in Legendres Buch Methode der kleinsten Quadrate
- ANOVA wird mit drei Modellen geliefert, während Regression mit zwei Modellen geliefert wird
- Regression wird häufig für Vorhersagen und Prognosen verwendet. Sie passt auch zu Daten im kleinsten Fehlerquadrat, während ANOVA zum Sortieren von Daten und zum Ermitteln von Durchschnittswerten in großen Datenmengen beiträgt
- Die Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen einem Prädiktor und der Antwort zu bestimmen. Andererseits wird ANOVA verwendet, um die Auswirkung eines Prädiktors oder des gesamten Satzes von Prädiktoren auf das Residuum zu beurteilen
- ANOVA wird am häufigsten als ein anderer oder alternativer Regressionsfall definiert. Aus Sicht der Benutzer gibt es jedoch einen anderen Geschmack, wenn die unabhängige Variable kategorisch ist. Sie müssen ANOVA verwenden, andernfalls sollte der Benutzer die Regressionsanalyse verwenden, um bessere Ergebnisse und eine eingehendere Analyse der Daten zu erzielen
Regression vs ANOVA Vergleichstabelle
Unten ist der höchste Vergleich zwischen Regression vs ANOVA
| Regression | ANOVA |
| Mithilfe der Regressionsanalyse wird eine sinnvolle Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen und der Beziehung zwischen den beiden Variablen erstellt | ANOVA wird verwendet, um den Durchschnittsmittelwert oder den Mittelpunkt zwischen den beiden im Datensatz angegebenen Zufallsvariablen zu berechnen oder zu ermitteln |
| Die statistische Methode wird häufig zu Prognosezwecken und zur Vorhersage des zukünftigen Trends verwendet | Es basiert auf der Logik von t-test, die Mittelwerte aus den Probendaten zweier Zufallsvariablen zieht |
| Es ist eine flexible und freundliche Technik im Vergleich zu ANOVA | Es wird häufig für die Gleichstellung von zwei oder mehr Personen verwendet |
| Es basiert auf quantitativen Prädiktorvariablen | Es basiert auf kategorialen Prädiktorvariablen |
| Es wurde erstmals im 19. Jahrhundert von Forschern genutzt | Es wurde erstmals im 19. Jahrhundert von Forschern verwendet |
Fazit - Regression vs. ANOVA
Beide Regression vs ANOVA haben mehr Ähnlichkeiten als Unterschiede, weshalb es schwierig ist, die Unterschiede zwischen den beiden statistischen Methoden zu kommentieren. Beide Methoden können beim Testen häufig zu unterschiedlichen Ergebnissen mit denselben Daten führen. Dies sind die beiden Methoden der statistischen Theorie zur Analyse des Verhaltens einer Variablen im Vergleich zu einer anderen. Beide sind jedoch bekannt und werden seit Beginn der Forschung in der statistischen Welt häufig eingesetzt.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen Regression und ANOVA. Hier diskutieren wir auch die wichtigsten Unterschiede zwischen Regression und ANOVA mit Infografiken und Vergleichstabelle. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln
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