Яка різниця між одновимірним ANOVA та MANOVA?

Відмінності між ANOVA і MANOVA ANOVA в основному перевіряє відмінності між середніми значеннями двох вибірок/популяцій, тоді як MANOVA перевіряє відмінності між кількома вибірками/популяціями. MANOVA використовує коваріаційно-дисперсійний зв’язок, враховуючи більше однієї залежної змінної.

ANOVA використовує одну залежну змінну для своїх тестів на одній безперервній змінній, щоб знайти різницю середніх значень. Однак MANOVA використовує кілька залежних змінних для виконання тестів на численних безперервних змінних, щоб дізнатися про вплив незалежної змінної на залежні змінні.

Однофакторний аналіз – це описовий аналіз однієї змінної. Односторонній дисперсійний аналіз – це двофакторний аналіз, що перевіряє різницю між групами однієї змінної в середньому іншому.

МАНОВА є узагальнена форма однофакторного дисперсійного аналізу (ANOVA), хоча, на відміну від однофакторного дисперсійного аналізу, він використовує коваріацію між змінними результатів для перевірки статистичної значущості середніх відмінностей.

На відміну від ANOVA, MANOVA використовується, коли є дві або більше залежних змінних і використовується для; дослідити вплив незалежної змінної (змінних) на залежні змінні, переконатися, чи є якісь взаємодії між залежними змінними та між незалежними змінними.

Недоліки MANOVA Designs Процедури MANOVA є більш складними, ніж однофакторні процедури; таким чином, результати можуть бути неоднозначними і їх важко інтерпретувати. Потужність MANOVA може фактично виявити статистично значущі відмінності, коли численні одновимірні тести можуть не показати відмінностей.