Diferența dintre ANOVA și ANCOVA

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA și ANCOVA sunt ambele modele statistice care au caracteristici diferite:

ANOVA

Analiza varianței (ANOVA) este o colecție de modele statistice și procedurile lor care sunt folosite pentru a observa diferențele dintre mijloacele a trei sau mai multe variabile dintr-o populație bazate pe eșantionul prezentat. Este foarte util în compararea a trei sau mai multe mijloace.

Este un instrument statistic care a fost utilizat în mai multe sectoare, cum ar fi agricultura, psihologia și diferite industrii. Se presupune că fiecare observație este independentă, intervalele de măsurare dintre DV și CV și că populațiile subiacente trebuie distribuite în mod normal și trebuie să aibă aceeași variație.

Modele ANOVA:

1. Modele cu efecte fixe care presupun că datele provenite de la populații normale care diferă în ceea ce privește mijloacele permit estimarea intervalului de răspuns pe care tratamentele față de ele le vor genera.
2. Modele de efecte aleatoare care presupun că datele dintr-o ierarhie limitată a diferitelor populații sunt eșantionate cu diferite niveluri de factori.
3. Modele cu efecte mixte care descriu situațiile în care sunt prezente atât efecte fixe, cât și aleatoare.

Deși un model neliniar poate fi de asemenea utilizat, toate abordările analizei varianței utilizează un model liniar pentru a crea ipoteza distribuției probabile a răspunsului.
Se presupune că acest caz este independent și că modelul simplifică analiza statistică. De asemenea, presupune distribuția normală a reziduurilor și egalitatea de variații și că varianța trebuie să fie întotdeauna constantă.

Tipuri de ANOVA:

ANOVA cu o singură cale este folosit pentru a testa diferențele dintre două sau mai multe grupuri independente.
ANOVA Factorial, este utilizat în studiul efectelor de interacțiune între tratamente.
Măsurile repetate ANOVA se utilizează atunci când același subiect este utilizat pentru fiecare tratament.
Analiza multivariată a varianței (MANOVA) este utilizată atunci când există mai mult de o variabilă de răspuns

ANCOVA

ANCOVA este un model ANOVA care are un model liniar general cu o variabilă a rezultatului continuu (cantitativ, scalat) și două sau mai multe variabile predictor, în cazul în care cel puțin unul este continuu și cel puțin unul este categoric (nominal, non-scalat).

Este o fuziune a ANOVA și regresii pentru variabilele continue și are un covariat. Interpretarea sa depinde de anumite ipoteze cu privire la datele introduse în model.

Relația dintre variabilele dependente și cele independente trebuie să fie liniară în parametri. Evaluează dacă mijloacele populației care au fost ajustate pentru diferențele existente pe covariate diferă în funcție de nivelurile variabilelor dependente.

Efectele unei a treia variabile sunt controlate statistic în ANCOVA, iar orice număr de variabile independente și CV-uri pot fi folosite pentru a crea modele ANCOVA într-o singură direcție, în două direcții și multivariate.

ANCOVA presupune că covariatele trebuie să fie legate în mod liniar de variabilele dependente și că trebuie să aibă o omogenitate a efectului de regresie. Se presupune că aceste covariate nu ar trebui să aibă legătură cu variabilele independente și nu ar trebui să fie prea corelate unul cu celălalt.

rezumat

1. ANOVA sunt modele și tehnici statistice utilizate pentru a observa diferența dintre variabile în timp ce ANCOVA este un model ANOVA.
2. ANOVA utilizează atât modele lineare cât și neliniare, în timp ce ANCOVA utilizează un model liniar general.
3. ANCOVA are o covariate în timp ce ANOVA nu o face.