Différence entre ANOVA et ANCOVA

L'ANOVA est une technique efficace pour effectuer des recherches dans diverses disciplines telles que le commerce, l'économie, la psychologie, la biologie et l'éducation lorsqu'un ou plusieurs échantillons sont impliqués. Il est souvent mal interprété avec ANCOVA, les deux méthodes étant utilisées pour vérifier la variance dans les valeurs moyennes de la variable dépendante associée à la suite de variables indépendantes contrôlées, après avoir pris en compte les conséquences de la variable indépendante non contrôlée..

ANOVA est utilisé pour comparer et contraster les moyennes de deux populations ou plus. ANCOVA est utilisé pour comparer une variable dans deux populations ou plus tout en prenant en compte d'autres variables. Jetez un coup d'œil sur l'article pour connaître les différences entre ANOVA et ANCOVA.

Contenu: ANOVA V ANCOVA

  1. Tableau de comparaison
  2. Définition
  3. Différences Clés
  4. Conclusion

Tableau de comparaison

Base de comparaisonANOVAANCOVA
SensL'ANOVA est un processus d'examen de la différence entre les moyennes de plusieurs groupes de données pour l'homogénéité..ANCOVA est une technique qui supprime l'impact d'une ou plusieurs variables indésirables à l'échelle métrique d'une variable dépendante avant d'entreprendre des recherches..
Les usagesLes modèles linéaires et non linéaires sont utilisés.Seul le modèle linéaire est utilisé.
ComprendVariable catégorique.Variable catégorique et intervalle.
CovariableIgnoréPris en considération
Variation de la glycémieAttributs Entre variation de groupe (BG), au traitement.Divise la variation entre les groupes (BG), en traitement et en covariable.
Variation du GTAttributs au sein du groupe (WG), variation individuelle.Divise la variation au sein du groupe (GT) en différences individuelles et covariable.

Définition de ANOVA

L'ANOVA s'étend à l'analyse de la variance. Elle est décrite comme une technique statistique utilisée pour déterminer la différence entre les moyennes de deux populations ou plus, en examinant l'ampleur de la variation dans les échantillons correspondant à l'amplitude de la variation entre les échantillons. Il divise le montant total de la variation de l’ensemble de données en deux parties, c’est-à-dire le montant attribué au hasard et le montant attribué à des causes spécifiques..

C'est une méthode d'analyse des facteurs qui sont supposés ou qui affectent la variable dépendante. Il peut également être utilisé pour étudier les variations entre différentes catégories, au sein des facteurs, qui consistent en de nombreuses valeurs possibles. Il est de deux types:

  • ANOVA à sens unique: Quand un facteur est utilisé pour étudier la différence entre différentes catégories, ayant plusieurs valeurs possibles.
  • ANOVA à deux voies: Lorsque deux facteurs sont étudiés simultanément pour mesurer l'interaction des deux facteurs influençant les valeurs d'une variable.

Définition d'ANCOVA

ANCOVA signifie Analysis of Covariance, est une forme étendue d'ANOVA qui élimine l'effet d'une ou de plusieurs variables étrangères d'échelle d'intervalle de la variable dépendante avant d'effectuer des recherches. C'est le point médian entre l'analyse de la variance et l'analyse de régression, dans laquelle une variable sur deux populations ou plus peut être comparée tout en prenant en compte la variabilité d'autres variables..

Dans un ensemble de variables indépendantes composé d'un facteur (variable indépendante catégorique) et d'une covariable (variable indépendante métrique), la technique utilisée est connue sous le nom de ANCOVA. La différence entre les variables dépendantes en raison de la covariable est compensée par un ajustement de la valeur moyenne de la variable dépendante dans chaque condition de traitement..

Cette technique est appropriée lorsque la variable indépendante de la métrique est associée linéairement à la variable dépendante et non aux autres facteurs. Il est basé sur certaines hypothèses qui sont:

  • Il existe une relation entre variable dépendante et variable non contrôlée.
  • La relation est linéaire et est identique d'un groupe à l'autre.
  • Divers groupes de traitement sont choisis au hasard parmi la population.
  • Les groupes sont homogènes en variabilité.

Différences clés entre ANOVA et ANCOVA

Les points indiqués ci-dessous sont importants en ce qui concerne la différence entre AOVA et ANCOVA:

  1. La technique d'identification de la variance parmi les moyennes de plusieurs groupes d'homogénéité est appelée analyse de variance ou ANOVA. Un processus statistique utilisé pour atténuer l'impact d'une ou de plusieurs variables indésirables à l'échelle métrique d'une variable dépendante avant d'entreprendre des recherches est appelé ANCOVA..
  2. Alors que ANOVA utilise à la fois un modèle linéaire et non linéaire. Au contraire, ANCOVA utilise uniquement le modèle linéaire.
  3. L’ANOVA n’entraîne que des variables indépendantes catégoriques, c’est-à-dire un facteur. Par contre, ANCOVA englobe une variable indépendante catégorique et indépendante de la métrique..
  4. Une covariable n'est pas prise en compte, dans ANOVA, mais considérée dans ANCOVA.
  5. L'ANOVA caractérise les variations entre les groupes, exclusivement au traitement. En revanche, ANCOVA divise les variations de groupe en traitement et les covariables.
  6. ANOVA présente des variations au sein des groupes, en particulier des différences individuelles. Contrairement à ANCOVA, la variance au sein d’un groupe entre différences individuelles et covariable.

Conclusion

Par conséquent, avec la discussion ci-dessus, vous pourriez bien comprendre les différences entre les deux techniques statistiques. ANOVA est utilisé pour tester les moyennes de deux groupes. L’ANCOVA est en revanche une forme avancée d’analyse de la variance; qui combine l'analyse de la variance et l'analyse de régression.