Diferença entre ANOVA e ANCOVA Diferença entre

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA e ANCOVA são modelos estatísticos que possuem características diferentes:

ANOVA

Análise de variância (ANOVA) é uma coleção de modelos estatísticos e seus procedimentos que são usados ​​para observar diferenças entre os meios de três ou mais variáveis ​​em um população com base na amostra apresentada. É muito útil comparar três ou mais meios.

É uma ferramenta estatística que tem sido utilizada em vários setores, como agricultura, psicologia e diferentes indústrias. Assume que cada observação é independente, que os intervalos de medição entre o DV eo CV, e que as populações subjacentes devem ser distribuídas normalmente e devem ter a mesma variância.

modelos ANOVA:

1. Modelos de efeitos fixos que assumem que os dados de populações normais que diferem em seus meios permitem a estimativa da gama de respostas que quaisquer tratamentos para eles irão gerar.

2. Modelos de efeitos aleatórios que assumem que os dados de uma hierarquia restrita de diferentes populações são amostrados com diferentes níveis de fatores.

3. Modelos de efeitos mistos que descrevem as situações em que os efeitos fixos e aleatórios estão presentes.

Embora um modelo não-linear também possa ser usado, todas as abordagens da análise de variância usam um modelo linear para criar a suposição da distribuição provável da resposta.

Supõe que o caso é independente e que o modelo simplifica a análise estatística. Também assume a distribuição normal dos resíduos e a igualdade de variâncias e que a variância deve ser sempre constante.

Tipos de ANOVA:

� ANOVA unidirecional, é usado para testar diferenças entre dois ou mais grupos independentes.

? ANOVA Fatorial, é utilizado no estudo dos efeitos de interação entre os tratamentos.

� Medidas repetidas ANOVA, é usado quando o mesmo assunto é usado para cada tratamento.

� A análise de variância multivariada (MANOVA), quando existe mais de uma variável de resposta

ANCOVA

ANCOVA é um modelo de ANOVA que possui um modelo linear geral com uma variável de resultado contínuo (quantitativo, escalado) e duas ou mais variáveis ​​preditoras, onde pelo menos uma é contínua e pelo menos uma é categórica (nominal, não escalada).

É uma fusão de ANOVA e regressões para variáveis ​​contínuas e tem uma covariável. Sua interpretação depende de certos pressupostos sobre os dados inseridos no modelo.

A relação entre as variáveis ​​dependente e independente deve ser linear em parâmetros. Ele avalia se a população significa que foi ajustado para diferenças em covariáveis ​​diferem nos níveis de variáveis ​​dependentes.

Os efeitos de uma terceira variável são controlados estatisticamente em ANCOVA e qualquer número de variáveis ​​independentes e CVs podem ser usados ​​para criar projetos de ANCOVA unidirecionais, bidirecionais e multivariados.

ANCOVA assume que as covariáveis ​​devem estar relacionadas linearmente às variáveis ​​dependentes e que elas devem ter homogeneidade do efeito de regressão. Assume que as covariáveis ​​não devem estar relacionadas às variáveis ​​independentes e não devem estar excessivamente correlacionadas entre si.

Resumo

1. ANOVA são modelos estatísticos e técnicas utilizadas para observar a diferença entre variáveis, enquanto o ANCOVA é um modelo ANOVA.

2. A ANOVA usa modelos tanto lineares como não lineares, enquanto o ANCOVA usa um modelo linear geral.

3. ANCOVA tem uma covariável enquanto a ANOVA não.