انووا اور اینکووا کے درمیان فرق

انووا بمقابلہ اینکووا

انووا اور اینکووا دونوں اعداد وشمار کے مختلف ماڈل ہیں جن میں مختلف خصوصیات ہیں:

انووا

متغیر کا تجزیہ (اینواوا) اعداد و شمار کے ماڈل اور ان کے طریقہ کار کا مجموعہ ہے جس میں تین یا اس سے زیادہ متغیرات کے درمیان اختلافات کا مشاہدہ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. پیش کردہ نمونہ پر موجود آبادی. تین یا اس سے زیادہ وسائل کے مقابلے میں یہ بہت مفید ہے.

یہ ایک اعداد و شمار کا آلہ ہے جو کئی شعبوں میں زراعت، نفسیات اور مختلف صنعتوں میں استعمال کیا گیا ہے. یہ فرض کرتا ہے کہ ہر مشق آزاد ہے، کہ DV اور CV، اور بنیادی آبادی کے درمیان پیمائش کے سطح کے وقفے عام طور پر تقسیم کیے جائیں اور اسی طرح کے متغیر ہونا ضروری ہے.

اینووا ماڈل:

1. فکسڈ اثرات والے ماڈل جو اس اعداد و شمار کو عام طور پر ان کی آبادی سے مختلف سمجھتے ہیں ان کے ذریعہ سے مختلف قسم کے ردعمل کی اجازت دیتا ہے کہ ان کی طرف سے کسی بھی علاج کو پیدا کیا جائے گا.

2. بے ترتیب اثرات والے ماڈل جو یہ سمجھتے ہیں کہ مختلف آبادی کی محدود رکاوٹ سے اس ڈیٹا کو مختلف عوامل کی سطح کے ساتھ نمونہ دیا جاتا ہے.

3. مخلوط اثرات والے ماڈل جو وضوء کی وضاحت کرتے ہیں جہاں دونوں فکسڈ اور بے ترتیب اثر موجود ہیں.

اگرچہ غیر لائنر ماڈل بھی استعمال کیا جاسکتا ہے، ممکنہ تقسیم کے جواب کے جواب کو تخلیق کرنے کے لئے متغیر استعمال کے تجزیہ کے لئے تمام نقطہ نظر.

یہ فرض کرتا ہے کہ مقدمہ خود مختار ہے اور یہ ماڈل اعداد و شمار کے تجزیہ کو آسان بناتا ہے. یہ بھی باقیات کی عام تقسیم اور مختلفات کی مساوات کو سمجھا جاتا ہے اور یہ ہے کہ متغیر ہمیشہ مسلسل رہنا چاہئے.

انووا کی اقسام:

¿½ آوواہ ایکووا، دو یا زیادہ آزاد گروپوں کے درمیان اختلافات کے لئے ٹیسٹ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے.

� فیکٹروری اینووا، علاج کے درمیان بات چیت کے اثرات کے مطالعہ میں استعمال کیا جاتا ہے.

� بار بار اپوواہ اقدامات کیے جاتے ہیں، جب اس موضوع کو ہر علاج کے لئے استعمال کیا جاتا ہے.

مختلف قسم کے متوازی تحریر تجزیہ (مینووا) کا استعمال کیا جاتا ہے، جب ایک سے زیادہ ردعمل متغیر ہوتی ہے

انکووا

اینکووا ایک اینووا ماڈل ہے جس میں عام لکیری ماڈل ایک مستقل نتائج متغیر ہے (مقدار میں، تیز) اور دو یا اس سے زیادہ پیش گوئی متغیرات، جہاں کم از کم ایک مسلسل ہے اور کم سے کم ایک قسمت (نامزد، غیر معالج) ہے.

یہ اینووا اور ریگریشنز کا متعدد متغیر متغیرات کے لئے ہے اور اس کی ایک اہمیت ہے. اس کی تشریح ماڈل میں درج کردہ اعداد و شمار کے بارے میں کچھ مفکوموں پر منحصر ہے.

انحصار اور آزاد متغیر کے درمیان تعلقات پیرامیٹرز میں لکیری ہونا ضروری ہے. اس کا اندازہ ہوتا ہے کہ آیا آبادی کا مطلب ہے کہ انفرادی طور پر متغیر متغیرات کی سطح پر فرقوں پر اختلافات کے لۓ ایڈجسٹ کیا گیا ہے.

تیسری متغیر اثرات ANCOVA میں اعداد و شمار کو کنٹرول کیا جاتا ہے اور کسی بھی مختلف متغیر متغیر اور CVs ایک راستہ، دو طرفہ، اور ملٹی اینکوکو ڈیزائنز بنانے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے.

ANCOVA فرض کرتا ہے کہ covariates انحصار متغیر متغیرات سے متعلق ہونا لازمی ہے اور ان کو رجریشن اثر کی مطمئن ہونا ضروری ہے. یہ فرض کرتا ہے کہ مشترکہ متغیر متغیرات سے الگ ہونا چاہئے اور انہیں ایک دوسرے سے زیادہ سے زیادہ مطابقت پذیر نہیں ہونا چاہئے.

خلاصہ

1. انووا اعداد و شمار کے ماڈل اور متنوع کے درمیان فرق کا مشاہدہ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا تکنیک ہیں جبکہ ANCOVA ایکووا ماڈل ہے.

2. ANCOA ایک لکیری اور غیر لکیری ماڈل استعمال کرتا ہے جبکہ ANCOVA ایک عام لکیری ماڈل کا استعمال کرتا ہے.

3. انووا کے ساتھ کوئی تعلق نہیں ہے.