Penelitian ini bertujuan untuk mengungkapkan pandangan deskriptif yang baik tentang perbedaan antara Anova dan regresi. Ini berfokus pada penyajian spekulasi rinci tentang arti inti dari istilah tersebut. Setelah ini, penelitian ini telah menawarkan tabel untuk menandai perbedaan antara Anova dan regresi mengenai parameter perbandingannya.
Anova vs Regresi
Anova diterapkan pada variabel-variabel yang bersifat random tetapi regresi diimplementasikan pada variabel-variabel yang bersifat independen atau tetap. Sementara Anova banyak digunakan untuk mengukur rata-rata umum berdasarkan beberapa kelompok, Regresi banyak digunakan untuk menandai prediksi atau perkiraan yang terkait dengan variabel dependen.
Anova atau analisis varians dapat diterapkan pada himpunan yang tidak memiliki hubungan satu sama lain. Ini banyak digunakan untuk menemukan rata-rata umum yang terkait dengan grup. Aplikasinya dialirkan untuk variabel acak. Anova dikelompokkan menjadi efek tetap, efek campuran, dan efek acak. Ini memiliki jumlah kesalahan lebih dari satu. Regresi diterapkan untuk menemukan hubungan antara set variabel. Ini diimplementasikan ke variabel independen atau tetap dan hanya satu istilah kesalahan yang dikaitkan dengannya yang dikenal sebagai residual. Ini dapat bercabang menjadi regresi linier dan regresi berganda.
Tabel Perbandingan Antara Anova Dan Regresi
| Parameter Perbandingan | anova | Regresi |
| Definisi | Anova, juga dikenal sebagai analisis varians diterapkan pada kelompok-kelompok yang tidak saling terkait untuk menemukan hasil rata-rata umum mereka. | Regresi dapat digambarkan sebagai prosedur statistik yang efisien untuk membentuk ikatan antara kelompok variabel. |
| Sifat variabel dan variabel yang digunakan | Anova diimplementasikan ke variabel acak. Ini digunakan dalam variabel yang beragam dan tidak terlalu terhubung atau terkait satu sama lain. | Regresi diterapkan pada variabel tetap atau independen. Hal ini digunakan independen serta satu set variabel independen. |
| Utilitas tes | Untuk mengetahui rata-rata umum yang terkait dengan berbagai kelompok, sebagian besar digunakan Anova atau Analisis Varians. | Praktisi fokus menggunakan regresi, sebagian besar untuk menandai prediksi atau perkiraan berdasarkan variabel dependen. |
| kesalahan | Anova dikaitkan dengan kesalahan. Berbeda dengan kasus regresi, ia datang dengan lebih dari satu jumlah kesalahan. | Adanya error term yang terkait dengan regresi menghasilkan penyimpangan prediksi dan dikenal sebagai residual. Hanya satu istilah kesalahan yang dikaitkan dengan regresi. |
| Jenis | Anova dapat dibagi menjadi tiga kategori dan mereka adalah sebagai berikut- efek tetap, efek acak, dan efek campuran. | Regresi secara populer diklasifikasikan menjadi dua bentuk dan mereka adalah sebagai berikut - regresi berganda dan regresi linier. |
Apa itu Anova?
Anova adalah singkatan dari analysis of variance dan merupakan suatu bentuk instrumen statistik yang biasanya diterapkan pada berbagai variabel yang bersifat acak. Diasosiasikan dengan sekumpulan grup yang tidak saling terkait satu sama lain untuk memetakan keberadaan common mean. itu membagi variabilitas yang diperhatikan yang terletak di dalam satu set data ke dalam bagian-bagian berikut - faktor acak dan sistematis. Berbeda dengan faktor acak, faktor sistematis menawarkan dampak statistik ke dalam kumpulan data.
Dalam penelitian regresi, pengaruh atau dampak variabel bebas terhadap variabel terikat ditentukan atau ditemukan dengan bantuan Anova. Ini juga dikenal sebagai analisis varians Fisher. Anova merupakan lanjutan dari uji t dan z. Ini digunakan untuk memisahkan data varians yang diamati untuk mengajukan pemeriksaan tambahan. Jika tidak ada pembentukan varians di antara kelompok-kelompok, F-rasio Anova harus mendekati 1 atau sama. ANOVA satu arah diterapkan untuk tiga atau lebih dari tiga set data, untuk memperoleh informasi tentang hubungan yang ada antara variabel independen dan variabel dependen.
Apa itu Regresi?
Regresi dikenal sebagai prosedur statistik yang efisien untuk membentuk hubungan di antara kelompok-kelompok variabel. Analisis regresi biasanya digunakan untuk variabel-variabel yang terikat bersama dengan satu atau lebih dari satu variabel yang sifatnya bebas. Ini adalah metode efektif yang diselaraskan untuk memahami dampak pada variabel dependen yang terkait dengan satu atau lebih variabel independen. Ini adalah prosedur statistik yang banyak digunakan dalam investasi dan keuangan, dan bidang lain yang memiliki keselarasan terhadap prediksi karakter dan kekuatan hubungan atau hubungan antara serangkaian variabel yang berbeda atau variabel independen dan satu variabel dependen.
Hubungan atau hubungan antar variabel dapat dipahami dengan bantuan regresi. Regresi dapat berbentuk dua bentuk yaitu regresi linier berganda dan regresi linier sederhana. Regresi hanya memiliki satu error term yang juga bisa disebut residual. Istilah kesalahan ini bertanggung jawab atas penyimpangan dalam hasil yang terkait dengan regresi. Berdasarkan variabel dependen, regresi membantu praktisi untuk membuat prediksi atau estimasi. Ini sebagian besar digunakan dalam variabel tetap atau variabel independen dan bekerja untuk membangun ikatan atau hubungan antara beberapa set variabel.
Perbedaan Utama Antara Anova dan Regresi
Kesimpulan
Dengan demikian, dapat disimpulkan dengan mengatakan bahwa meskipun merupakan instrumen statistik yang efektif, Anova dan regresi berbeda satu sama lain dalam banyak parameter. Anova diterapkan untuk menemukan kesamaan di antara variabel-variabel yang berasal dari himpunan yang berbeda dan tidak berhubungan satu sama lain. Regresi diterapkan untuk menggambarkan prediksi yang terkait dengan variabel dependen dengan peran variabel independen yang saling terkait satu sama lain. Hal ini berperan dalam membuktikan kebenaran atau ketidaktepatan dari setiap hipotesis yang diberikan. Anova digunakan untuk memahami ikatan di antara kelompok variabel dan bukan untuk menandai prediksi. Namun, regresi diterapkan pada variabel yang bersifat tetap atau independen dan dapat diimplementasikan dengan bantuan variabel independen tunggal atau ganda.
