ANCOVA與方差分析
ANCOVA和ANOVA是兩種用於統計分析的技術。如果你混淆了ANCOVA和ANOVA，想知道ANCOVA和ANOVA之間的區別是什麼，你並不孤單，因為有很多人都是這樣想的。對於一個或多個變量，一個或多個樣本的統計方法是相等的。在服務於同一目的時，方法上略有不同。讓我們看看這兩個術語代表什麼。
安科瓦
ANCOVA代表協方差分析。它是一種有兩個或多個變量的分析方法，其中至少有一個連續變量和一個分類預測變量。ANCOVA結合了方差分析和另一種方法，稱為連續變量回歸。它基本上是一種在剔除方差後檢驗某些因素對結果變量的影響的方法。ANCOVA利用協變項提高了統計能力。ANCOVA是一種線性迴歸分析模型，它意味著變量（因變量和獨立變量）之間的關係必須是線性的。
方差分析
方差分析是統計學中的方差分析。方差分析的目的是檢驗來自不同群體的數據是否具有共同的平均值。這種分析方法比兩個樣品的t檢驗結果更好。進行2-3 t檢驗有可能出現錯誤，因此，如果需要比較多組的平均值，方差分析更有效。
ANCOVA與方差分析的差異
談到差異，因為不精通這兩種方法的人很難找到區別。ANCOVA和ANOVA在不同的設計中都可用於分析。讓我們看看。
| ANCOVA和ANOVA之間的主要差異•當ANCOVA使用協變量時，ANOVA並不依賴，事實上故意避免協變量。•BG變異是ANOVA的一個特殊特徵，而ANCOVA將BG變異分為TX和COV。•ANOVA和ANCOVA都使用了WG變異，但ANCOVA將其劃分為個體差異，如下所示：方差分析僅用於個體差異。 |
