Diferența dintre ANOVA și ANCOVA

2019

ANOVA este o tehnică eficientă pentru efectuarea de cercetări în diverse discipline, cum ar fi afaceri, economie, psihologie, biologie și educație, atunci când sunt implicate unul sau mai multe probe. Acesta este adesea interpretat greșit cu ANCOVA, deoarece ambele sunt folosite pentru a verifica varianța în valorile medii ale variabilei dependente asociate ca rezultat al variabilelor independente controlate, după luarea în considerare a consecințelor variabilei independente necontrolate.

ANOVA este folosit pentru a compara și contrasta mijloacele a două sau mai multe populații. ANCOVA este folosit pentru a compara o variabilă în două sau mai multe populații, luând în considerare alte variabile. Aruncați o privire la articol pentru a cunoaște diferențele dintre ANOVA și ANCOVA.

Diagramă de comparație

Bazele comparației	ANOVA	ANCOVA
Sens	ANOVA este un proces de examinare a diferenței dintre mijloacele grupurilor de date multiple pentru omogenitate.	ANCOVA este o tehnică care elimină impactul uneia sau mai multor variabile nedorite măsurate în funcție de metrică din variabilele dependente înainte de efectuarea cercetării.
utilizări	Se utilizează atât modelul liniar, cât și cel neliniar.	Numai modelul liniar este utilizat.
include	Variabilă variabilă.	Interval variabil și categoric.
covariabil	Ignorat	considerat
Variație BG	Atributele variază între grup (BG), la tratament.	Se împarte între variația grupului (BG), în tratament și în covariate.
Variația WG	Atribute în cadrul variației grupului (WG), la diferențele individuale.	Separă în cadrul variației grupului (WG), în diferențe individuale și covariate.

Definiția ANOVA

ANOVA se extinde la analiza varianței, este descris ca o tehnică statistică utilizată pentru a determina diferența în mijloacele a două sau mai multe populații, examinând cantitatea de variație din probele corespunzătoare cantității de variație dintre eșantioane. Aceasta bifurcă variația totală a variației în setul de date în două părți, adică suma atribuită hazardului și suma atribuită unor cauze specifice.

Este o metodă de analiză a factorilor care sunt ipotezați sau afectează variabila dependentă. Acesta poate fi, de asemenea, utilizat pentru a studia variațiile între diferitele categorii, în cadrul factorilor, care constau în numeroase valori posibile. Este de două tipuri:

O metodă ANOVA : Când se utilizează un factor pentru a investiga diferența dintre diferitele categorii, având numeroase valori posibile.
ANOVA cu două căi : Când se investighează simultan doi factori pentru a măsura interacțiunea celor doi factori care influențează valorile unei variabile.

Definiția ANCOVA

ANCOVA reprezintă Analiza Covariance, este o formă extinsă de ANOVA, care elimină efectul uneia sau mai multor variabile străine scalate de interval, de la variabila dependentă înainte de efectuarea cercetării. Este punctul de mijloc dintre ANOVA și analiza de regresie, în care o variabilă din două sau mai multe populații poate fi comparată ținând cont de variabilitatea altor variabile.

Când într-un set de variabile independente constă atât din factor (variabilă independentă categorică), cât și covariante (variabilă independentă metrică), tehnica utilizată este cunoscută sub denumirea de ANCOVA. Diferența variabilelor dependente datorită covariatului este eliminată printr-o ajustare a valorii medii a variabilei dependente în cadrul fiecărei condiții de tratament.

Această tehnică este adecvată atunci când variabila independentă metric este asociată liniar cu variabila dependentă și nu cu ceilalți factori. Se bazează pe anumite ipoteze care sunt:

Există o anumită relație între variabila dependentă și cea necontrolată.
Relația este liniară și este identică de la un grup la altul.
Diferite grupuri de tratament sunt luate la întâmplare din populație.
Grupurile sunt omogene în variabilitate.

Diferențe cheie între ANOVA și ANCOVA

Punctele de mai jos sunt substanțiale în ceea ce privește diferența dintre AOVA și ANCOVA:

Tehnica de identificare a varianței între mijloacele grupurilor multiple de omogenitate este cunoscută sub numele de Analiza variației sau ANOVA. Un proces statistic care este utilizat pentru a scoate impactul uneia sau mai multor variabile nedorite măsurate în funcție de măsurători din variabile dependente înainte de efectuarea cercetării este cunoscut sub numele de ANCOVA.
În timp ce ANOVA utilizează atât un model liniar, cât și un model neliniar. Dimpotrivă, ANCOVA utilizează doar un model liniar.
ANOVA implică doar o variabilă independentă categorică, adică un factor. În acest sens, ANCOVA cuprinde o variabilă categorică și independentă metrică.
O covariate nu este luată în considerare, în ANOVA, dar luată în considerare în ANCOVA.
ANOVA caracterizează variațiile grupului, exclusiv la tratament. În contrast, ANCOVA împarte variațiile de grup la tratament și covariate.
ANOVA prezintă variații de grup, în special diferențe individuale. Spre deosebire de ANCOVA, aceasta bifurcă în cadrul variației de grup în diferențele individuale și covariate.

Concluzie

Prin urmare, cu discuția de mai sus s-ar putea să fii clar cu privire la diferențele dintre cele două tehnici statistice. ANOVA este folosit pentru a testa mijloacele a două grupuri. Pe de altă parte, ANCOVA este o formă avansată de analiză a varianței; care combină ANOVA și analiza de regresie.