Perbedaan Antara Regresi dan ANOVA

Regresi vs ANOVA

Regresi dan ANOVA (Analisis Varians) adalah dua metode dalam teori statistik untuk menganalisis perilaku satu variabel dibandingkan yang lain. Dalam regresi, itu sering merupakan variasi dari variabel dependen berdasarkan pada variabel independen sedangkan, dalam ANOVA, itu adalah variasi atribut dari dua sampel dari dua populasi.

Lebih lanjut tentang Regresi

Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Seringkali ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang tergantung pada orang lain. Hubungan yang tepat antara variabel-variabel tersebut hanya dapat ditentukan dengan metode regresi. Menentukan hubungan ini membantu untuk memahami dan memprediksi perilaku dari satu variabel ke variabel lainnya.

Aplikasi analisis regresi yang paling umum adalah memperkirakan nilai variabel dependen untuk nilai atau rentang nilai variabel dependen tertentu. Misalnya, dengan menggunakan regresi kita dapat menetapkan hubungan antara harga komoditas dan konsumsi berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel acak. Analisis regresi akan menghasilkan fungsi regresi dari kumpulan data, yang merupakan model matematika yang paling cocok dengan data yang tersedia. Ini dapat dengan mudah diwakili oleh sebaran plot. Regresi grafis setara dengan menemukan kurva fitting terbaik untuk set data yang diberikan. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematika, penggunaan suatu komoditas dapat diprediksi dengan harga tertentu.

Oleh karena itu, analisis regresi digunakan secara luas dalam memprediksi dan memperkirakan. Ini juga digunakan untuk membangun hubungan dalam data eksperimen, di bidang fisika, kimia, dan banyak ilmu alam dan disiplin ilmu teknik. Jika hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linier, maka prosesnya dikenal sebagai regresi linier. Dalam sebar plot, dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsi ini bukan kombinasi linear dari parameter, maka regresi adalah non-linear.

Lebih lanjut tentang ANOVA (Analisis Variasi)

ANOVA tidak melibatkan analisis hubungan antara dua atau lebih variabel secara eksplisit. Melainkan memeriksa apakah dua atau lebih sampel dari populasi yang berbeda memiliki rata-rata yang sama. Sebagai contoh, pertimbangkan hasil tes dari ujian yang diadakan untuk nilai di sekolah. Meskipun tes berbeda, kinerja mungkin sama dari kelas ke kelas. Salah satu metode untuk memverifikasi ini adalah dengan membandingkan cara setiap kelas. ANOVA atau ANalysis Of Variance memungkinkan hipotesis ini untuk diuji. Pada dasarnya, ANOVA dapat dianggap sebagai perpanjangan dari uji-t, di mana rata-rata dari dua sampel yang diambil dari dua populasi dibandingkan.

Ide mendasar dari 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 keacakan dan faktor eksternal lainnya. Analisis varian didasarkan pada tiga model; model efek tetap, model efek acak, dan model efek campuran.

Apa perbedaan antara Regresi dan ANOVA?

• ANOVA adalah analisis variasi antara dua sampel atau lebih, sedangkan regresi adalah analisis hubungan antara dua variabel atau lebih.

• Teori ANOVA diterapkan dengan menggunakan tiga model dasar (model efek tetap, model efek acak, dan model efek campuran) sedangkan regresi diterapkan menggunakan dua model (model regresi linier dan model regresi berganda).

• ANOVA dan Regresi adalah dua versi General Linear Model (GLM). ANOVA didasarkan pada variabel prediktor kategoris, sedangkan regresi didasarkan pada variabel prediktor kuantitatif.

• Regresi adalah teknik yang lebih fleksibel, dan digunakan dalam peramalan dan prediksi sementara ANOVA digunakan untuk membandingkan kesetaraan dua atau lebih populasi.