Las ventajas de MANOVA Durante ANOVA

El análisis multivariado de varianza ( MANOVA ) , y el análisis de la varianza (ANOVA) pruebas son métodos estadísticos para el análisis de la diferencia de medias entre variables. Las pruebas de MANOVA y ANOVA son de naturaleza similar a los otros, ya que trabajan en los mismos supuestos; Sin embargo , hay algunas ventajas clave de utilizar un MANOVA durante una prueba de ANOVA. Múltiples Variables Dependientes

El MANOVA pueden medir múltiples variables dependientes , mientras que el ANOVA sólo permite uno . La capacidad de medir los efectos de una variable independiente en múltiples variables dependientes es útil para comparar el efecto de la variable independiente en diferentes entornos. Usted tendría que ejecutar múltiples ANOVA pruebas para medir el mismo número de cosas que uno hace MANOVA .
Simultánea Testing

Debido a que la prueba MANOVA múltiples variables dependientes a la vez, que está probando los efectos de las variables independientes de manera simultánea . La ejecución de varias pruebas de ANOVA para cada variable no sólo lleva más tiempo, pero aumenta el riesgo de tipo I errores estadísticos . Un error de tipo I se produce cuando una prueba estadística rechaza una hipótesis nula cuando es verdadera . Por ejemplo , si su hipótesis nula es " alumnos que estudian tienen mejores calificaciones que los estudiantes que no estudian ", entonces un error de tipo uno haría que sus resultados para rechazar esa declaración, a pesar de que los datos de hecho apoyaron.

Efecto Finding

El MANOVA también aumenta la posibilidad de encontrar un efecto que una variable independiente tiene . Cuando usted está midiendo la variable independiente del efecto sobre múltiples variables dependientes , es posible que haya una influencia significativa en una de las variables dependientes , pero no los otros. El uso de un ANOVA , habrías estado probando sólo una de las variables dependientes.

Desventajas

Aunque las pruebas MANOVA tienen ventajas significativas sobre el ANOVA , hay también algunos de los principales desventajas . La prueba es más compleja de gestionar que un solo ANOVA, y sus resultados pueden ser más ambigua. Por ejemplo, si usted encuentra que una variable independiente afecta a múltiples variables dependientes , no se puede decir con certeza si es o no realmente fue la variable independiente , o las múltiples variables dependientes que tengan un efecto en la otra. Debido ANOVA pruebas sólo tiene una variable dependiente , los resultados son claros.