ANOVA vs MANOVA
ANOVA و MANOVA دو روش آماری هستند که برای بررسی تفاوت‌ها در دو نمونه یا جمعیت استفاده می‌شوند.
ANOVA (تحلیل واریانس) چیست؟
تجزیه و تحلیل واریانس روشی برای بررسی تفاوت بین دو نمونه یا جمعیت است. ANOVA به طور صریح شامل تجزیه و تحلیل رابطه بین دو یا چند متغیر نمی شود. بلکه بررسی می کند که آیا دو یا چند نمونه از جمعیت های مختلف میانگین یکسانی دارند یا خیر. به عنوان مثال، نتایج آزمون امتحانی را که برای یک نمره در یک مدرسه برگزار می شود، در نظر بگیرید. حتی اگر تست ها متفاوت باشند، ممکن است عملکرد از کلاسی به کلاس دیگر یکسان باشد.یکی از روش‌های تأیید این موضوع، مقایسه میانگین هر کلاس است. ANOVA یا ANAlysis Of Variance اجازه می دهد تا این فرضیه مورد آزمایش قرار گیرد. در ابتدا، ANOVA را می توان به عنوان یک توسعه آزمون t در نظر گرفت، که در آن میانگین دو نمونه گرفته شده از دو جامعه مقایسه می شود.
ایده اساسی ANOVA در نظر گرفتن تنوع در نمونه و تنوع بین نمونه ها است. تغییرات درون نمونه را می توان به تصادفی بودن نسبت داد، در حالی که تنوع بین نمونه ها را می توان هم به تصادفی بودن و هم به سایر عوامل خارجی نسبت داد. تجزیه و تحلیل واریانس بر اساس سه مدل است. مدل جلوه های ثابت، مدل جلوه های تصادفی و مدل جلوه های ترکیبی.
MANOVA چیست؟
MANOVA مخفف Multivariate Analysis Of VAriance است و بیش از دو نمونه یا جمعیت را شامل می شود. این به چندین متغیر وابسته مربوط می شود و می تواند به عنوان تعمیم ANOVA در نظر گرفته شود.
برخلاف ANOVA، MANOVA از واریانس-کوواریانس بین متغیرهای تصادفی هنگام آزمایش معنی‌داری آماری تفاوت‌های میانگین استفاده می‌کند.آزمون MANOVA جزئیاتی را برای تأثیرات متغیر مستقل بر متغیر وابسته، و تعامل بین متغیر مستقل و تعامل بین متغیرهای مستقل و وابسته ارائه می‌کند.
تفاوت بین ANOVA و MANOVA چیست؟
• ANOVA تفاوت بین میانگین دو نمونه/جمعیت را بررسی می کند در حالی که MANOVA تفاوت بین نمونه/جمعیت های متعدد را بررسی می کند.
• ANOVA مربوط به دو متغیر است، در حالی که MANOVA مربوط به تفاوت در چندین متغیر به طور همزمان است.
• MANOVA از رابطه کوواریانس واریانس استفاده می کند.
