ความคล้ายคลึงกัน:
- ทั้ง ANOVA และ Regression เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
- ทั้งสองใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่อหาค่า p-value ซึ่งบ่งบอกถึงนัยสำคัญทางสถิติของผลลัพธ์
- ทั้งสองสามารถใช้กับข้อมูลเชิงปริมาณ (continuous data)
ความแตกต่างกัน:
| หัวข้อ | ANOVA | Regression |
|---|---|---|
| วัตถุประสงค์ | เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง | วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร |
| ประเภทของตัวแปร | ตัวแปรอิสระเป็นตัวแปรกลุ่ม (categorical variable) | ตัวแปรอิสระเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ (continuous variable) |
| รูปแบบของความสัมพันธ์ | ไม่ได้ระบุรูปแบบ | ระบุรูปแบบเป็นเส้นตรง (linear) หรือแบบอื่นๆ |
| ผลลัพธ์ | บอกค่า p-value ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างแตกต่างกันหรือไม่ | บอกค่า p-value ว่าตัวแปรอิสระมีผลต่อตัวแปรตามหรือไม่ และบอกค่า R^2 ว่าตัวแปรอิสระอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรตามได้กี่เปอร์เซ็นต์ |
| การใช้งาน | เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่าง | เหมาะสำหรับการคาดการณ์ค่าของตัวแปรตาม |
ตัวอย่าง:
- ANOVA: นักวิจัยต้องการเปรียบเทียบคะแนนสอบของนักเรียน 3 กลุ่ม ที่เรียนในหลักสูตร A, B และ C นักวิจัยสามารถใช้ ANOVA เพื่อทดสอบว่าคะแนนสอบของนักเรียนทั้ง 3 กลุ่มมีความแตกต่างกันหรือไม่
- Regression: นักวิจัยต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความสูงและน้ำหนักของบุคคล นักวิจัยสามารถใช้ Regression เพื่อหาว่าความสูงมีผลต่อน้ำหนักหรือไม่ และหาค่า R^2 ว่าความสูงอธิบายความแปรปรวนของน้ำหนักได้กี่เปอร์เซ็นต์
สรุป:
ANOVA และ Regression เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ที่ต่างกัน ANOVA เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่าง Regression เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ผู้ใช้ควรเลือกวิธีการที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์