Diferença entre ANOVA e ANCOVA



ANOVA vs ANCOVA

ANOVA e ANCOVA está ambos os 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 as médias de três ou mais variáveis em uma população com base na amostra apresentada. É muito útil para comparar três ou mais meios.

É uma ferramenta estatística que tem sido utilizada em diversos setores, como agricultura, psicologia e diversas indústrias. Ele assume que cada observação é independente, que os intervalos do nível de medição entre o VD e o VC, 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 dados de populações normais que diferem em suas médias permite a estimativa da faixa de resposta que qualquer tratamento 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 fator.
3. Modelos de efeitos mistos que descrevem as situações em que efeitos fixos e aleatórios estão presentes.

Embora seja um modelo não linear posso Além disso ser usado, todas as abordagens para a análise de variância usam um modelo linear para criar a suposição da distribuição provável da resposta.
Ele assume que o caso é independente e que o modelo simplifica a análise estatística. Também assume a distribuição normal dos resíduos e a igualdade das variâncias e que a variância deve ser sempre constante.

Tipos de ANOVA:



ANOVA unilateral, é usado para testar diferenças entre dois ou mais grupos independentes.
ANOVA fatorial, é usado no estudo dos efeitos de interação entre tratamentos.
ANOVA de medidas repetidas, é usado quando o mesmo indivíduo é usado para cada tratamento.
A análise multivariada de variância (MANOVA), é usada quando há mais de uma variável de resposta

ANCOVA

ANCOVA é um modelo ANOVA que tem um modelo linear geral com uma variável de resultado contínua (quantitativa, escalonada) e duas ou mais variáveis ​​preditoras, onde pelo menos uma é contínua e pelo menos uma é categórica (nominal, não escalonada).

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

A relação entre as variáveis ​​dependentes e independentes deve ser linear em parâmetros. Ele avalia se as médias da população que foram ajustadas para diferenças nas covariáveis ​​diferem nos níveis das variáveis ​​dependentes.

Os efeitos de uma terceira variável são estatisticamente controlados na ANCOVA e qualquer número de variáveis ​​independentes e CVs podem ser usados ​​para criar designs de ANCOVA unilateral, bidirecional e multivariada.

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

Resumo

1. ANOVA são modelos estatísticos e técnicas usadas para observar a diferença entre as variáveis ​​enquanto ANCOVA é um modelo ANOVA.
2. ANOVA usa modelos lineares e não lineares, enquanto ANCOVA usa um modelo linear geral.
3. ANCOVA tem uma covariável, enquanto ANOVA não.

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