الانحدار مقابل أنوفا | أهم 7 اختلافات (مع الرسوم البيانية)
الفرق بين الانحدار وأنوفا
كلا من الانحدار و ANOVA هما النماذج الإحصائية التي تستخدم للتنبؤ بالنتيجة المستمرة ولكن في حالة الانحدار ، يتم توقع النتيجة المستمرة على أساس واحد أو أكثر من متغيرات التنبؤ المستمر بينما في حالة ANOVA تكون النتيجة المستمرة متنبأ به على أساس واحد أو أكثر من متغيرات التوقع الفئوية.
الانحدار هو طريقة إحصائية لتأسيس العلاقة بين مجموعات المتغيرات من أجل عمل تنبؤات بالمتغير التابع بمساعدة المتغيرات المستقلة ، من ناحية أخرى ، ANOVA هي أداة إحصائية تُطبق على مجموعات غير مرتبطة لمعرفة ما إذا كان لديهم متوسط مشترك.
ما هو الانحدار؟
يعد الانحدار طريقة إحصائية فعالة للغاية لتأسيس العلاقة بين مجموعات المتغيرات. المتغيرات التي يتم إجراء تحليل الانحدار من أجلها هي المتغير التابع وواحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. إنها طريقة لفهم التأثير على متغير تابع لواحد أو أكثر من متغير مستقل واحد.
- لنفترض على سبيل المثال أن شركة الدهانات تستخدم أحد مشتقات المذيبات الخام والمونومرات كمواد خام ، يمكننا إجراء تحليل انحدار بين سعر تلك المادة الخام وسعر أسعار خام برنت.
- في هذا المثال ، سعر المادة الخام هو المتغير التابع وسعر أسعار برنت هو المتغير المستقل.
- مع ارتفاع أسعار المذيبات والمونومرات وانخفاض الأسعار مع ارتفاع وانخفاض أسعار برنت ، يكون سعر المادة الخام هو المتغير التابع.
- وبالمثل بالنسبة لأي قرار عمل من أجل التحقق من صحة فرضية أن إجراء معينًا سيؤدي إلى زيادة ربحية القسم ، يمكن التحقق من صحته بناءً على نتيجة الانحدار بين المتغيرات التابعة والمستقلة.
ما هو أنوفا؟
ANOVA هو الشكل المختصر لتحليل التباين. ANOVA هي أداة إحصائية تُستخدم عمومًا في المتغيرات العشوائية. إنها تتضمن مجموعة لا ترتبط ببعضها البعض بشكل مباشر من أجل معرفة ما إذا كانت هناك أي وسائل مشتركة.
- مثال بسيط لفهم هذه النقطة هو تشغيل ANOVA لسلسلة علامات الطلاب من كليات مختلفة من أجل محاولة معرفة ما إذا كان أحد الطلاب في إحدى المدارس أفضل من الآخر.
- مثال آخر يمكن أن يكون إذا كان فريقان بحثيان منفصلان يبحثان عن منتجات مختلفة غير مرتبطة ببعضها البعض. سيساعد ANOVA في العثور على أيهما يقدم نتائج أفضل. التقنيات الثلاثة الشائعة لـ ANOVA هي التأثير العشوائي والتأثير الثابت والتأثير المختلط.
الانحدار مقابل أنوفا Infographics
الاختلافات الرئيسية بين الانحدار وأنوفا
- يتم تطبيق الانحدار على المتغيرات التي تكون في الغالب ثابتة أو مستقلة بطبيعتها ويتم تطبيق ANOVA على المتغيرات العشوائية.
- يستخدم الانحدار بشكل أساسي في شكلين هما الانحدار الخطي والانحدار المتعدد ، كما توجد أشكال أخرى قاسية من الانحدار من الناحية النظرية ، وتستخدم هذه الأنواع على نطاق واسع في الممارسة العملية ، ومن ناحية أخرى ، هناك ثلاثة أنواع شائعة من ANOVA وهي عشوائية التأثير والتأثير الثابت والتأثير المختلط.
- يستخدم الانحدار بشكل أساسي من أجل إجراء تقديرات أو تنبؤات للمتغير التابع بمساعدة متغيرات مستقلة فردية أو متعددة ويستخدم ANOVA لإيجاد متوسط مشترك بين متغيرات المجموعات المختلفة.
- في حالة الانحدار ، يكون رقم مصطلح الخطأ واحدًا ولكن في حالة ANOVA ، يكون رقم مصطلح الخطأ أكثر من واحد.
جدول مقارنة
| أساس | تراجع | أنوفا | ||
| تعريف | يعد الانحدار طريقة إحصائية فعالة للغاية لتأسيس العلاقة بين مجموعات المتغيرات. | ANOVA هو الشكل المختصر لتحليل التباين. يتم تطبيقه على المجموعات غير ذات الصلة لمعرفة ما إذا كان لديهم متوسط مشترك | ||
| طبيعة المتغير | يتم تطبيق الانحدار على المتغيرات المستقلة أو المتغيرات الثابتة. | يتم تطبيق ANOVA على المتغيرات العشوائية بطبيعتها | ||
| أنواع | يستخدم الانحدار بشكل أساسي في شكلين هما الانحدار الخطي والانحدار المتعدد ، والأخير هو عندما يكون عدد المتغيرات المستقلة أكثر من واحد. | الأنواع الثلاثة الشائعة من ANOVA هي التأثير العشوائي والتأثير الثابت والتأثير المختلط. | ||
| أمثلة | تستخدم شركة الدهانات المذيبات والمونومرات كمادة خام مشتقة من الخام. يمكننا إجراء تحليل انحدار بين سعر تلك المادة الخام وسعر أسعار خام برنت. | إذا كان هناك فريقان بحثيان منفصلان يبحثان عن منتجات مختلفة لا علاقة لها ببعضها البعض. سيساعد ANOVA في العثور على أيهما يقدم نتائج أفضل. | ||
| المتغيرات المستخدمة | يتم تطبيق الانحدار على مجموعتين من المتغيرات ، أحدهما هو المتغير التابع والآخر هو المتغير المستقل. يمكن أن يكون عدد المتغيرات المستقلة في الانحدار واحدًا أو أكثر. | يتم تطبيق ANOVA على المتغيرات من مختلف والتي لا ترتبط بالضرورة ببعضها البعض. | ||
| استخدام الاختبار | يستخدم الانحدار بشكل أساسي من قبل الممارسين أو خبراء الصناعة من أجل عمل تقديرات أو تنبؤات للمتغير التابع. | يستخدم ANOVA لإيجاد متوسط مشترك بين متغيرات المجموعات المختلفة. | ||
| أخطاء | التنبؤات التي يتم إجراؤها بواسطة تحليل الانحدار ليست دائمًا مرغوبة بسبب مصطلح الخطأ في الانحدار ، يُعرف مصطلح الخطأ هذا أيضًا باسم المتبقي. في حالة الانحدار ، يكون رقم مصطلح الخطأ واحدًا. | عدد الأخطاء في حالة ANOVA ، على عكس الانحدار ، هو أكثر من واحد. |
استنتاج
تعد كل من الانحدارات و ANOVA أدوات إحصائية قوية يتم تطبيقها على متغيرات متعددة. يستخدم الانحدار لعمل تنبؤات بالمتغير التابع بمساعدة المتغيرات المستقلة التي لها بعض العلاقات. من المفيد التحقق من صحة فرضية ما إذا كانت الفرضية المقدمة صحيحة أم لا.
يستخدم الانحدار في المتغيرات الثابتة أو المستقلة بطبيعتها ويمكن إجراؤها باستخدام متغير مستقل واحد أو متغيرات مستقلة متعددة. يتم استخدام ANOVA لإيجاد مشترك بين متغيرات المجموعات المختلفة التي لا ترتبط ببعضها البعض. لا يتم استخدامه لعمل توقع أو تقدير ولكن لفهم العلاقات بين مجموعة المتغيرات.
