Différence entre ANOVA et ANCOVA

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA et ANCOVA sont deux modèles statistiques présentant des caractéristiques différentes:

ANOVA

L'analyse de variance (ANOVA) est une collection de modèles statistiques et de leurs procédures utilisées pour observer les différences entre les moyennes de trois variables ou plus dans une population basée sur l'échantillon présenté. C'est très utile pour comparer trois moyennes 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 mesure entre le DV et le CV et que les populations sous-jacentes doivent être réparties normalement et avoir la même variance.

Modèles ANOVA:

1. Modèles à effets fixes qui supposent que les données de populations normales dont les moyennes diffèrent permettent d'estimer l'étendue de la réponse que tout traitement à leur égard générera.
2. 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 décrivant les situations dans lesquelles des effets fixes et aléatoires sont présents.

Bien qu'un modèle non linéaire puisse également être utilisé, toutes les méthodes d'analyse de la variance utilisent un modèle linéaire pour créer l'hypothèse de la distribution probable de la réponse..
Cela suppose que le cas soit 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 à mesures répétées, est utilisée lorsque le même sujet est utilisé pour chaque traitement.
� L'analyse de variance multivariée (MANOVA), est utilisée lorsqu'il y a plus d'une variable de réponse

ANCOVA

ANCOVA est un modèle ANOVA comportant un modèle linéaire général avec une variable de résultat continue (quantitative, mise à l'échelle) et deux variables de prédiction ou plus, dont au moins une est continue et au moins une est catégorique (nominale, non à l'échelle)..

Il s'agit d'une fusion de l'ANOVA et des régressions pour les variables continues et possède une covariable. Son interprétation dépend de certaines hypothèses sur 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 la population qui ont été ajustées pour les différences sur les covariables diffèrent sur les niveaux de variables dépendantes.

Les effets d'une troisième variable sont contrôlés statistiquement dans ANCOVA et un nombre quelconque de variables indépendantes et de CV peuvent être utilisés pour créer des conceptions ANCOVA unidirectionnelles, bidirectionnelles et multivariées..

ANCOVA suppose que les covariables doivent être linéairement liées aux variables dépendantes et qu'elles doivent avoir un effet de régression homogène. Il suppose que les covariables ne doivent pas être liées aux variables indépendantes et qu'elles ne doivent pas être trop corrélées les unes aux autres.

Résumé

1. Les ANOVA sont des modèles statistiques et des techniques utilisées pour observer la différence entre des variables, tandis que l'ANCOVA est un modèle ANOVA..
2. ANOVA utilise des modèles linéaires et non linéaires, tandis qu'ANCOVA utilise un modèle linéaire général..
3. ANCOVA a une covariable alors que l’Anova n’a pas.