Différence entre ANOVA et ANCOVA Différence entre

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA et ANCOVA sont des modèles statistiques qui ont des caractéristiques différentes:

ANOVA

L'analyse de variance (ANOVA) est une collection de modèles statistiques et leurs procédures qui sont utilisées pour observer les différences entre les moyennes de trois variables ou plus dans un population basée sur l'échantillon présenté. Il est très utile pour comparer trois moyens ou plus.

C'est un outil statistique qui a été utilisé dans plusieurs secteurs tels que l'agriculture, la psychologie et différentes industries. Il suppose que chaque observation est indépendante, que les intervalles de niveau de mesure entre DV et CV, et que les populations sous-jacentes doivent être distribuées normalement et doivent avoir la même variance.

Modèles ANOVA:

1. Les modèles à effets fixes qui supposent que les données des populations normales qui diffèrent par leurs moyens permettent d'estimer la gamme de réponse que produiront les traitements à leur égard.

2. Les modèles à effets aléatoires qui supposent que les données d'une hiérarchie contrainte de différentes populations sont échantillonnées avec différents niveaux de facteurs.

3. Modèles à effets mixtes qui décrivent les situations où des effets fixes et aléatoires sont présents.

Bien qu'un modèle non linéaire puisse également être utilisé, toutes les approches de l'analyse de la variance utilisent un modèle linéaire pour créer l'hypothèse de la distribution probable de la réponse.

Il suppose que le cas est indépendant et que le modèle simplifie l'analyse statistique. Il suppose également la distribution normale des résidus et l'égalité des variances et que la variance doit toujours être constante.

Types d'ANOVA:

- ANOVA à un facteur, est utilisé pour tester les différences entre deux ou plusieurs groupes indépendants.

� ANOVA Factorielle, est utilisé dans l'étude des effets d'interaction entre les traitements.

� ANOVA mesures répétées, est utilisé lorsque le même sujet est utilisé pour chaque traitement.

� Analyse de variance multivariable (MANOVA), est utilisée lorsqu'il y a plus d'une variable de réponse

ANCOVA

ANCOVA est un modèle ANOVA qui a un modèle linéaire général avec une variable de résultat continu (quantitative, scaled) et deux ou plusieurs variables prédicteurs, dont au moins une est continue et au moins une est catégorielle (nominale, non échelonnée).

C'est une fusion d'ANOVA et de régressions pour les variables continues et a une covariable. Son interprétation dépend de certaines hypothèses concernant les données entrées dans le modèle.

La relation entre les variables dépendantes et indépendantes doit être linéaire dans les paramètres. Il évalue si les moyennes de population qui ont été ajustées pour les différences sur les covariables diffèrent selon les niveaux de variables dépendantes.

Les effets d'une troisième variable sont contrôlés statistiquement dans ANCOVA et n'importe quel nombre de variables indépendantes et de CV peut être utilisé pour créer des conceptions ANCOVA unidirectionnelles, bidirectionnelles et multivariées.

L'ANCOVA suppose que les covariables doivent être linéairement liées aux variables dépendantes et qu'elles doivent avoir une homogénéité d'effet de régression. Il suppose que les covariables ne devraient pas être liées aux variables indépendantes et qu'elles ne devraient pas être trop corrélées entre elles.

Résumé

1. ANOVA sont des modèles statistiques et des techniques utilisées pour observer la différence entre les variables tandis ANCOVA est un modèle ANOVA.

2. ANOVA utilise des modèles linéaires et non linéaires, tandis que ANCOVA utilise un modèle linéaire général.

3. L'ANCOVA a une covariable alors que l'ANOVA ne l'a pas.