Verschil tussen regressie en ANOVA
Zowel de regressie als de ANOVA zijn de statistische modellen die worden gebruikt om de continue uitkomst te voorspellen, maar in het geval van de regressie wordt de continue uitkomst voorspeld op basis van een of meer continue voorspellende variabelen, terwijl in het geval van ANOVA continue uitkomst is voorspeld op basis van de een of meer categorische voorspellende variabelen.
Regressie is een statistische methode om de relatie tussen sets variabelen vast te stellen om met behulp van onafhankelijke variabelen voorspellingen te doen over de afhankelijke variabele. ANOVA daarentegen is een statistisch hulpmiddel dat wordt toegepast op niet-verwante groepen om erachter te komen of ze een gemeenschappelijk gemiddelde hebben.
Wat is regressie?
Regressie is een zeer effectieve statistische methode om de relatie tussen sets variabelen vast te stellen. De variabelen waarvoor de regressieanalyse wordt uitgevoerd, zijn de afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen. Het is een methode om het effect op een afhankelijke variabele van een of meer onafhankelijke variabelen te begrijpen.
- Stel bijvoorbeeld; een verfbedrijf gebruikt een van de derivaten van ruwe oplosmiddelen en monomeren als grondstof. We kunnen een regressieanalyse uitvoeren tussen de prijs van die grondstof en de prijs van Brent-ruwe olie.
- In dit voorbeeld is de prijs van de grondstof de afhankelijke variabele en de prijs van Brent-prijzen de onafhankelijke variabele.
- Aangezien de prijs van oplosmiddelen en monomeren in prijs stijgt en daalt met de stijging en daling van de Brent-prijzen, is de prijs van de grondstof de afhankelijke variabele.
- Evenzo kan voor elke zakelijke beslissing om een hypothese te valideren dat een bepaalde actie zal leiden tot een toename van de winstgevendheid van een divisie, worden gevalideerd op basis van het resultaat van de regressie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen.
Wat is Anova?
ANOVA is de korte vorm van variantieanalyse. ANOVA is een statistische tool die over het algemeen wordt gebruikt voor willekeurige variabelen. Het betreft een groep die niet direct met elkaar verwant is om erachter te komen of er gemeenschappelijke middelen bestaan.
- Een eenvoudig voorbeeld om dit punt te begrijpen, is door ANOVA uit te voeren voor de reeks cijfers van studenten van verschillende hogescholen om te proberen te achterhalen of de ene leerling van de ene school beter is dan de andere.
- Een ander voorbeeld kan zijn dat twee afzonderlijke onderzoeksteams verschillende producten onderzoeken die geen verband houden met elkaar. ANOVA zal helpen om erachter te komen welke betere resultaten geeft. De drie populaire technieken van ANOVA zijn een willekeurig effect, een vast effect en een gemengd effect.
Regressie versus ANOVA-infographics
Belangrijkste verschillen tussen regressie en ANOVA
- Regressie wordt toegepast op variabelen die meestal vast of onafhankelijk van aard zijn, en ANOVA wordt toegepast op willekeurige variabelen.
- Regressie wordt voornamelijk in twee vormen gebruikt; het zijn lineaire regressie en meervoudige regressie; moeilijke andere vormen van regressie zijn in theorie ook aanwezig; die typen worden in de praktijk het meest gebruikt. Aan de andere kant zijn er drie populaire soorten ANOVA: een willekeurig effect, een vast effect en een gemengd effect.
- Regressie wordt voornamelijk gebruikt om schattingen of voorspellingen te doen voor de afhankelijke variabele met behulp van enkele of meerdere onafhankelijke variabelen, en ANOVA wordt gebruikt om een gemeenschappelijk gemiddelde te vinden tussen variabelen van verschillende groepen.
- In het geval van regressie is het nummer van de foutterm één, maar in het geval van ANOVA is het nummer van de foutterm meer dan één.
Vergelijkende tabel
| Basis | Regressie | ANOVA | ||
| Definitie | Regressie is een zeer effectieve statistische methode om de relatie tussen sets variabelen vast te stellen. | ANOVA is de korte vorm van variantieanalyse. Het wordt toegepast op niet-verwante groepen om erachter te komen of ze een gemeenschappelijk gemiddelde hebben | ||
| Aard van de variabele | Regressie wordt toegepast op onafhankelijke variabelen of vaste variabelen. | ANOVA wordt toegepast op variabelen die willekeurig van aard zijn | ||
| Types | Regressie wordt voornamelijk in twee vormen gebruikt. Het zijn lineaire regressie en meervoudige regressie; de laatste is wanneer het aantal onafhankelijke variabelen meer dan één is. | De drie populaire soorten ANOVA zijn een willekeurig effect, een vast effect en een gemengd effect. | ||
| Voorbeelden | Een verfbedrijf gebruikt oplosmiddel en monomeren als grondstof, dat een derivaat is van ruwe olie; we kunnen een regressieanalyse uitvoeren tussen de prijs van die grondstof en de prijs van Brent-ruwe olie. | Stel dat twee afzonderlijke onderzoeksteams verschillende producten onderzoeken die geen verband houden met elkaar. ANOVA zal helpen om erachter te komen welke betere resultaten geeft. | ||
| Variabelen gebruikt | Regressie wordt toegepast op twee sets variabelen, een daarvan is de afhankelijke variabele en de andere is de onafhankelijke variabele. Het aantal onafhankelijke variabelen in regressie kan een of meer zijn. | ANOVA wordt toegepast op variabelen van verschillende, die niet noodzakelijkerwijs verband houden met elkaar. | ||
| Gebruik van de test | Regressie wordt voornamelijk gebruikt door beoefenaars of experts uit de industrie om schattingen of voorspellingen te doen voor de afhankelijke variabele. | ANOVA wordt gebruikt om een gemeenschappelijk gemiddelde te vinden tussen variabelen van verschillende groepen. | ||
| Fouten | De voorspellingen van de regressieanalyse zijn niet altijd wenselijk; dat komt door de foutterm in een regressie, deze foutterm wordt ook wel residu genoemd. In het geval van regressie is het nummer van de foutterm één. | Het aantal fouten in het geval ANOVA is, in tegenstelling tot regressie, meer dan één. |
Conclusie
Zowel regressies als ANOVA zijn krachtige statistische hulpmiddelen die op meerdere variabelen worden toegepast. Regressie wordt gebruikt om voorspellingen te doen van de afhankelijke variabele met behulp van onafhankelijke variabelen die enkele relaties hebben. Het is nuttig om een hypothese te valideren of de gemaakte hypothese juist is of niet.
Regressie wordt gebruikt voor variabelen die vast of onafhankelijk van aard zijn en kan worden gedaan met behulp van een enkele onafhankelijke variabele of meerdere onafhankelijke variabelen. ANOVA wordt gebruikt om een overeenkomst te vinden tussen variabelen van verschillende groepen die niet aan elkaar gerelateerd zijn. Het wordt niet gebruikt om een voorspelling of schatting te doen, maar om de relaties tussen de set variabelen te begrijpen.
