Différence entre ANCOVA et régression

ANCOVA - Variance de partitionnement

ANCOVA vs. Régression

ANCOVA et la régression sont des techniques et des outils statistiques. ANCOVA et la régression partagent de nombreuses similitudes mais présentent également certaines caractéristiques distinctives. ANCOVA et la régression reposent toutes deux sur une covariable, qui est une variable prédictive continue.

ANCOVA signifie Analyse de la covariance. C'est une combinaison d'une analyse de variance (ANOVA) unidirectionnelle et d'une régression linéaire, une variante de la régression. Il traite à la fois des variables catégoriques et continues. C'est une méthode statistique spécifique pour déterminer l'ampleur de la variance d'une variable qui est due à la variabilité d'une autre variable..

ANCOVA est fondamentalement une ANOVA avec plus de sophistication et l'ajout d'une variable continue à un modèle ANOVA existant. MANCOVA (analyse multivariée de la covariance) est une autre forme d’ANCOVA. De plus, ANCOVA est un modèle linéaire général qui a une variable de résultat continue et deux variables prédictives ou plus. Les deux variables prédictives sont des variables à la fois continues et catégorielles.

Dans une variable continue, les données sont quantitatives et mises à l'échelle, tandis que les données catégorielles sont caractérisées comme nominales et non mises à l'échelle. ANCOVA est principalement utilisé pour contrôler des facteurs qui ne peuvent pas être randomisés mais qui peuvent néanmoins être calculés sur une échelle d'intervalle dans des plans expérimentaux, tandis que dans les plans d'observation, il est utilisé pour effacer les effets variables qui modifient la relation entre les indépendants catégoriques et les dépendants d'intervalle. MANCOVA a également une certaine utilité dans les modèles de régression où sa fonction principale est d’adapter les régressions à la fois aux catégories indépendantes et aux intervalles..

ANCOVA est un modèle qui repose sur une régression linéaire dans laquelle la variable dépendante doit être linéaire par rapport à la variable indépendante. Les origines de MANCOVA et de l’ANOVA proviennent de l’agriculture, où les principales variables concernent les rendements des cultures..

D'autre part, la régression est également un outil statistique disponible dans de nombreuses variantes. Ces variantes incluent le modèle de régression linéaire, la régression linéaire simple, la régression logistique, la régression non linéaire, la régression non paramétrique, la régression robuste et la régression pas à pas. La régression traite des variables continues.

Régression linéaire

La régression est la relation entre une variable dépendante et une variable indépendante. Dans ce modèle, il existe une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Il existe également un effort pour comprendre le changement des valeurs de la variable dépendante en raison de changements dans l'une des variantes indépendantes. Dans cette situation, les autres variantes indépendantes restent fixes.

En régression, il existe deux types de base: la régression linéaire et la régression multiple. Dans la régression linéaire, la seule variable indépendante est utilisée pour expliquer et / ou prédire le résultat de «Y» (que la variable tente de prédire). D'autre part, il y a aussi le multiple, dans lequel la régression utilise non pas une mais plusieurs variables indépendantes pour prédire le résultat..

L'équation pour la régression linéaire et linéaire est la suivante: Y = a + bX + u, tandis que la forme pour la régression multiple est la suivante: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

Dans les deux équations, le «Y» représente la variable que nous essayons de prédire; le "X" est l'outil de variable permettant de prédire la variable "Y"; "A" est l'interception, "b" est la pente et "u" sert de résidu de régression. Il convient de noter que l'ordonnée à l'origine, la pente et le résidu de régression sont constants..

La régression est la méthode de prévision et de prévision d'un résultat continu. C'est la méthode à utiliser pour le résultat continu et elle est basée sur une ou plusieurs variables prédictives continues. La régression a commencé à partir du domaine de la géographie dont le but est d'essayer de trouver la vraie taille de la Terre.

Résumé:

1.ANCOVA est un modèle linéaire spécifique en statistique. La régression est également un outil statistique, mais il s'agit d'un terme générique désignant une multitude de modèles de régression. La régression est aussi le nom de l'état des relations.
2.ANCOVA traite à la fois des variables continues et catégorielles, tandis que la régression ne traite que des variables continues.
3.ANCOVA et la régression partagent un modèle particulier - le modèle de régression linéaire.
ANCOVA et la régression peuvent être effectués à l'aide d'un logiciel spécialisé pour effectuer les calculs.
5.ANCOVA vient du domaine de l’agriculture, alors que la régression est issue de l’étude de la géographie.