Razlika med regresijo in ANOVO
Tako regresija kot ANOVA sta statistična modela, ki se uporabljata za napovedovanje kontinuiranega izida, v primeru regresije pa se neprekinjeni rezultat napove na podlagi ene ali več spremenljivk neprekinjenega napovedovanja, medtem ko napovedano na podlagi ene ali več kategoričnih napovedovalnih spremenljivk.
Regresija je statistična metoda za ugotavljanje razmerja med nabori spremenljivk za napovedovanje odvisne spremenljivke s pomočjo neodvisnih spremenljivk, ANOVA pa je statistično orodje, ki se uporablja na nepovezanih skupinah, da bi ugotovili, ali imajo običajna sredina.
Kaj je regresija?
Regresija je zelo učinkovita statistična metoda za ugotavljanje razmerja med nizi spremenljivk. Spremenljivke, za katere se opravi regresijska analiza, so odvisna spremenljivka in ena ali več neodvisnih spremenljivk. To je metoda za razumevanje učinka ene ali več neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko.
- Recimo, da na primer barvno podjetje kot surovino uporablja enega od derivatov surovega topila in monomerov, lahko izvedemo regresijsko analizo med ceno te surovine in ceno surove nafte Brent.
- V tem primeru je cena surovine odvisna spremenljivka, cena Brent pa neodvisna spremenljivka.
- Ker se cena topil in monomerov z naraščanjem in padanjem cen Brent-a povečuje in znižuje, je odvisna spremenljivka cena surovin.
- Podobno je za vsako poslovno odločitev za potrditev hipoteze, da bo določeno dejanje vodilo do povečanja donosnosti oddelka, mogoče potrditi na podlagi rezultata regresije med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami.
Kaj je Anova?
ANOVA je kratka oblika variančne analize. ANOVA je statistično orodje, ki se običajno uporablja za naključne spremenljivke. Vključuje skupino, ki ni neposredno povezana, da bi ugotovila, ali obstajajo skupna sredstva.
- Preprost primer za razumevanje te točke je vodenje ANOVA za vrsto ocen študentov z različnih fakultet, da bi poskušali ugotoviti, ali je en učenec ene šole boljši od druge.
- Drug primer je lahko, če dve ločeni raziskovalni skupini raziskujeta različne izdelke, ki niso med seboj povezani. ANOVA bo pomagala ugotoviti, katera zagotavlja boljše rezultate. Tri priljubljene tehnike ANOVA so naključni učinek, fiksni učinek in mešani učinek.
Regresija proti ANOVA Infographics
Ključne razlike med regresijo in ANOVO
- Regresija se uporablja za spremenljivke, ki so večinoma fiksne ali neodvisne narave, ANOVA pa za naključne spremenljivke.
- Regresija se v glavnem uporablja v dveh oblikah, to sta linearna regresija in večkratna regresija, v teoriji pa so prisotne tudi težke druge oblike regresije. Te vrste se v praksi najpogosteje uporabljajo, po drugi strani pa obstajajo tri priljubljene vrste ANOVA, ki so naključne učinek, fiksni učinek in mešani učinek.
- Regresija se uporablja predvsem za izdelavo ocen ali napovedi odvisne spremenljivke s pomočjo posameznih ali več neodvisnih spremenljivk, ANOVA pa za iskanje skupnega povprečja med spremenljivkami različnih skupin.
- V primeru regresije je število izraza napake eno, v primeru ANOVA pa število izrazov napake več kot eno.
Primerjalna tabela
| Osnova | Regresija | ANOVA | ||
| Definicija | Regresija je zelo učinkovita statistična metoda za ugotavljanje razmerja med nizi spremenljivk. | ANOVA je kratka oblika variančne analize. Uporablja se za nepovezane skupine, da bi ugotovili, ali imajo skupno sredino | ||
| Narava spremenljivke | Regresija se uporablja za neodvisne spremenljivke ali fiksne spremenljivke. | ANOVA se uporablja za naključne spremenljivke | ||
| Vrste | Regresija se v glavnem uporablja v dveh oblikah, to sta linearna regresija in večkratna regresija, kasneje pa je število neodvisnih spremenljivk več kot ena. | Tri priljubljene vrste ANOVA so naključni učinek, fiksni učinek in mešani učinek. | ||
| Primeri | Barvno podjetje kot surovino uporablja topila in monomere, ki so derivati surove snovi; lahko izvedemo regresijsko analizo med ceno te surovine in ceno nafte brent. | Če dve ločeni raziskovalni skupini raziskujeta različne izdelke, ki niso med seboj povezani. ANOVA bo pomagala ugotoviti, katera zagotavlja boljše rezultate. | ||
| Uporabljene spremenljivke | Regresija se uporablja za dva nabora spremenljivk, ena od njih je odvisna spremenljivka, druga pa neodvisna spremenljivka. Število neodvisnih spremenljivk v regresiji je lahko ena ali več. | ANOVA se uporablja za spremenljivke, ki niso med seboj nujno povezane. | ||
| Uporaba testa | Regresijo večinoma uporabljajo izvajalci ali strokovnjaki iz industrije, da lahko pripravijo ocene ali napovedi za odvisno spremenljivko. | ANOVA se uporablja za iskanje skupnega povprečja med spremenljivkami različnih skupin. | ||
| Napake | Napovedi regresijske analize niso vedno zaželene, ker je zaradi izraza napake v regresiji ta izraz napake znan tudi kot preostanek. V primeru regresije je število izraza napake eno. | Število napak v primeru, da je ANOVA za razliko od regresije več kot ena. |
Zaključek
Tako regresije kot ANOVA so močno statistično orodje, ki se uporablja za več spremenljivk. Regresija se uporablja za napovedovanje odvisne spremenljivke s pomočjo neodvisnih spremenljivk, ki imajo določene relacije. Koristno je potrditi hipotezo, ali je postavljena hipoteza pravilna ali ne.
Regresija se uporablja za spremenljivke, ki so fiksne ali neodvisne narave in se lahko izvede z uporabo ene same neodvisne spremenljivke ali več neodvisnih spremenljivk. ANOVA se uporablja za iskanje skupnega med spremenljivkami različnih skupin, ki med seboj niso povezane. Ne uporablja se za napovedovanje ali oceno, temveč za razumevanje razmerij med naborom spremenljivk.