Regresi vs ANOVA
Regresi dan ANOVA (Analisis Varians) adalah dua kaedah dalam teori statistik untuk menganalisis tingkah laku satu pemboleh ubah berbanding yang lain. Dalam regresi, selalunya variasi pemboleh ubah bersandar berdasarkan pemboleh ubah bebas sementara, di ANOVA, ia adalah variasi atribut dua sampel dari dua populasi.
Lebih banyak mengenai Regresi
Regresi adalah kaedah statistik yang digunakan untuk menarik hubungan antara dua pemboleh ubah. Selalunya ketika data dikumpulkan mungkin ada pemboleh ubah yang bergantung pada yang lain. Hubungan yang tepat antara pemboleh ubah tersebut hanya dapat dijalin dengan kaedah regresi. Menentukan hubungan ini membantu memahami dan meramalkan tingkah laku satu pemboleh ubah yang lain.
Aplikasi analisis regresi yang paling biasa adalah untuk menganggarkan nilai pemboleh ubah bersandar untuk nilai tertentu atau julat nilai pemboleh ubah bersandar. Sebagai contoh, dengan menggunakan regresi, kita dapat menjalin hubungan antara harga komoditi dan penggunaan berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel rawak. Analisis regresi akan menghasilkan fungsi regresi set data, yang merupakan model matematik yang paling sesuai dengan data yang ada. Perkara ini dapat dilambangkan dengan mudah oleh plot penyebaran. Regresi grafik setara dengan mencari keluk yang sesuai untuk set data pemberian. Fungsi lengkung adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematik, penggunaan komoditi dapat diramalkan untuk harga tertentu.
Oleh itu, analisis regresi digunakan secara meluas dalam meramalkan dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk menjalin hubungan dalam data eksperimen, dalam bidang fizik, kimia, dan banyak sains semula jadi dan disiplin kejuruteraan. Sekiranya hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linear, maka prosesnya dikenali sebagai regresi linear. Dalam plot penyebaran, ia dapat ditunjukkan sebagai garis lurus. Sekiranya fungsi tersebut bukan kombinasi linear dari parameter, maka regresi tidak linear.
Lebih lanjut mengenai ANOVA (Analisis Varians)
ANOVA tidak melibatkan analisis hubungan antara dua atau lebih pemboleh ubah secara eksplisit. Sebaliknya ia memeriksa sama ada dua atau lebih sampel dari populasi yang berbeza mempunyai maksud yang sama. Sebagai contoh, pertimbangkan keputusan ujian dari peperiksaan yang diadakan untuk gred di sekolah. Walaupun ujiannya berbeza, prestasi mungkin sama dari kelas ke kelas. Salah satu kaedah untuk mengesahkan ini adalah dengan membandingkan kaedah setiap kelas. ANOVA atau ANalysis Of Variance membolehkan hipotesis ini diuji. Pada asasnya, ANOVA dapat dianggap sebagai perpanjangan ujian-t, di mana perbandingan kedua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.
Idea asas ANOVA adalah untuk mempertimbangkan variasi dalam sampel dan variasi antara sampel. Variasi dalam sampel dapat dikaitkan dengan keacakan, sedangkan variasi di antara sampel dapat dikaitkan dengan kedua-dua rawak dan faktor luaran yang lain. Analisis varians berdasarkan tiga model; model kesan tetap, model kesan rawak, dan model kesan campuran.
Apakah perbezaan antara Regresi dan ANOVA?
• ANOVA adalah analisis variasi antara dua atau lebih sampel sementara regresi adalah analisis hubungan antara dua atau lebih pemboleh ubah.
• Teori ANOVA diterapkan menggunakan tiga model asas (model kesan tetap, model kesan rawak, dan model kesan campuran) sementara regresi diterapkan menggunakan dua model (model regresi linear dan model regresi berganda).
• ANOVA dan Regression adalah kedua-dua versi Model Linear Umum (GLM). ANOVA didasarkan pada pemboleh ubah prediktor kategorik, sementara regresi berdasarkan pemboleh ubah peramal kuantitatif.
• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan ia digunakan dalam peramalan dan ramalan sementara ANOVA digunakan untuk membandingkan persamaan dua atau lebih populasi.
