Diferencia entre ANCOVA y ANOVA

ANCOVA VSâ ANOVA

ANCOVA y ANOVA son diferentes métodos de análisis. Es un poco difícil encontrar una diferencia entre los dos, ya que son similares en muchos aspectos. ANCOVA y ANOVA vienen en diferentes diseños para distinguir el análisis.

ANOVA es el análisis de la varianza y ANCOVA es el análisis de la covarianza. ANOVA se usa principalmente para revelar los efectos principales y de interfaz de las variables independientes en las variables dependientes. El efecto principal tiene un efecto directo en las variables independientes en las variables dependientes.

El modelo ANOVA revela el efecto de la interacción sobre una base integrada. En ANOVA, la estadística clave es la prueba F de la diferencia de medias grupales. Prueba si el grupo medios formados por valores de variable independiente son diferentes que no ha ocurrido por casualidad.

El modelo Annova se calcula utilizando la fórmula; Variación BG atribuida a IV dividida por la variación de WG atribuida a las diferencias individuales. El modelo ANOCOVA se calcula utilizando la fórmula; Variación BG atribuida a IV

+ Variación BG atribuida a COV dividida por la variación de WG atribuida + Wg Variación atribuida a diferencias individuales a COV.

Mientras Annova ignora la covariable, ANCOVA considera covariable. Cuando Annova presenta una variación BG exclusivamente al tratamiento, ANOCOVA separa la variación BG en CoV y TX. Mientras que Annova presenta la variación de WG únicamente a las diferencias individuales, ANCOVA separa esta variación en COV y diferencias individuales.

Al considerar estudios aleatorios, los métodos Annova y ANCOVA son imparciales. Sin embargo, se ve que ANCOVA tiene más poder. Si la tarea de tratamiento se basa en la línea de base, se considera que ANCOVA es solo imparcial.

Resumen

1. Es un poco difícil distinguir entre los dos modelos, ya que son casi similares en muchos aspectos. ANCOVA y ANOVA vienen en diferentes diseños para distinguir el análisis.
2. ANOVA es análisis de varianza y ANCOVA es análisis de covarianza.
3. ANOVA se usa principalmente para revelar los efectos principales y de interfaz de las variables independientes en la variable dependiente.
4. Mientras Annova ignora la covariable, ANCOVA considera covariable.
5. Cuando Annova presenta una variación BG exclusivamente al tratamiento, ANOCOVA separa la variación BG en CoV y TX.

1. Mientras que Annova presenta la variación de WG únicamente a las diferencias individuales, ANCOVA separa esta variación en COV y diferencias individuales.
2. Al considerar estudios aleatorios, los métodos Annova y ANCOVA son imparciales. Sin embargo, se ve que ANCOVA tiene más poder.