分散分析・分散解析

分散分析（ANOVA）と分散解析（ANOVA）は、2つのサンプルまたはグループ間の差異を検定するために使用される2つの統計手法です。

分散分析とは何ですか？

分散分析（ANOVA）は、2つのサンプルまたはグループ間の差異を調べるための手法です。ANOVAは、2つ以上の変数間の関係性を分析するものではありません。その代わり、異なる母集団からの2つ以上のサンプルが同じ平均値を持つかどうかを調べます。例えば、ある学校のある学年のテスト結果を考えてみましょう。テスト内容は違っても、各クラスの成績は同じになると思われます。これを検証する一つの方法は、各クラスの平均値を比較することである。分散分析（ANOVA）は、この仮説を検証することができます。基本的にANOVAは、2つの母集団から抽出された2つの標本の平均を比較するt検定の拡張と見なすことができます。

ANOVAの基本的な考え方は、標本内と標本間の変動を考慮することです。サンプル内変動はランダムネスに起因し、サンプル間変動はランダムネスとその他の外部要因に起因することがあります。ANOVAは、固定効果モデル、ランダム効果モデル、混合効果モデルの3つのモデルに基づいています。

マノウォーとは？

MANOVAはMultivariate Analysis of Varianceの略で、2つ以上のサンプルまたはグループを表します。これは複数の従属変数を含み、ANOVAの一般化と見なすことができる。

ANOVAとは異なり，MANOVAは，平均の差の統計的有意性を検定するときに，確率変数間の分散の共分散を使用する．MANOVA検定は，従属変数に対する独立変数の効果，独立変数間の相互作用，独立変数と従属変数間の相互作用を詳細に記述する．

ANOVAと何が違うのですか？

-分散分析は2つの標本/全体の平均の差を調べ、MANOVAは複数の標本/全体の差を調べます。

-分散分析（ANOVA）は2つの変数に焦点を当てますが、ANOVAは複数の変数の差を同時に調べます。