Diferencia entre ANOVA y ANCOVA

ANOVA es una técnica efectiva para llevar a cabo investigaciones en diversas disciplinas como negocios, economía, psicología, biología y educación cuando hay una o más muestras involucradas. A menudo se malinterpretan con ANCOVA, ya que ambos se usan para verificar la varianza en los valores medios de la variable dependiente asociada como resultado de variables independientes controladas, después de considerar las consecuencias de la variable independiente no controlada.

Anova se usa para comparar y contrastar los medios de dos o más poblaciones. Antiguo se usa para comparar una variable en dos o más poblaciones mientras considera otras variables. Visite el artículo para conocer las diferencias entre ANOVA y ANCOVA.

Contenido: ANOVA VS ANCOVA

1. Cuadro comparativo
2. Definición
3. Diferencias clave
4. Conclusión

Cuadro comparativo

Definición de ANOVA

ANOVA se expande al análisis de varianza, se describe como una técnica estadística utilizada para determinar la diferencia en los medios de dos o más poblaciones, al examinar la cantidad de variación dentro de las muestras correspondientes a la cantidad de variación entre las muestras. Bifurca la cantidad total de variación en el conjunto de datos en dos partes, yo.mi. la cantidad atribuida al azar y la cantidad atribuida a causas específicas.

Es un método para analizar los factores que se hipotetizan o afectan la variable dependiente. También se puede utilizar para estudiar las variaciones entre diferentes categorías, dentro de los factores, que consisten en numerosos valores posibles. Es de dos tipos:

• ANOVA de una manera: Cuando se usa un factor para investigar la diferencia entre diferentes categorías, con muchos valores posibles.
• ANOVA dos vías: Cuando se investigan dos factores simultáneamente para medir la interacción de los dos factores que influyen en los valores de una variable.

Definición de ANCOVA

ANCOVA significa el análisis de la covarianza, es una forma extendida de ANOVA, que elimina el efecto de una o más variable extraña escala de intervalo, de la variable dependiente antes de llevar a cabo la investigación. Es el punto medio entre ANOVA y el análisis de regresión, en el que se puede comparar una variable en dos o más población al considerar la variabilidad de otras variables.

Cuando en un conjunto de variables independientes consisten en tanto el factor (variable independiente categórica) como covariable (variable independiente métrica), la técnica utilizada se conoce como ANCOVA. La diferencia en las variables dependientes debido a la covariable se retira mediante un ajuste del valor medio de la variable dependiente dentro de cada condición de tratamiento.

Esta técnica es apropiada cuando la variable métrica independiente está asociada linealmente con la variable dependiente y no con los otros factores. Se basa en ciertas suposiciones que son:

• Hay alguna relación entre la variable dependiente y no controlada.
• La relación es lineal y es idéntica de un grupo a otro.
• Varios grupos de tratamiento se recogen al azar de la población.
• Los grupos son homogéneos en variabilidad.

Diferencias clave entre ANOVA y ANCOVA

Los puntos dados a continuación son sustanciales en lo que respecta a la diferencia entre AOVA y ANCOVA:

1. La técnica para identificar la varianza entre las medias de múltiples grupos para la homogeneidad se conoce como análisis de varianza o ANOVA. Un proceso estadístico que se utiliza para eliminar el impacto de una variable indeseable a escala métrica de la variable dependiente antes de realizar investigaciones se conoce como ANCOVA.
2. Mientras que ANOVA usa modelo lineal y no lineal. Por el contrario, ANCOVA usa solo modelo lineal.
3. ANOVA implica solo una variable independiente categórica, yo.mi. factor. En contra de esto, ANCOVA abarca una variable categórica y métrica independiente.
4. No se tiene en cuenta una covariable, en ANOVA, sino que se considera en ANCOVA.
5. ANOVA caracteriza entre variaciones grupales, exclusivamente al tratamiento. Por el contrario, ANCOVA se divide entre las variaciones grupales al tratamiento y la covariable.
6. ANOVA exhibe dentro de las variaciones grupales, particularmente a las diferencias individuales. A diferencia de ANCOVA, que se bifurca dentro de la varianza del grupo en las diferencias individuales y la covariable.

Conclusión

Por lo tanto, con la discusión anterior, puede ser claro sobre las diferencias entre las dos técnicas estadísticas. ANOVA se usa para probar los medios de dos grupos. Por otro lado, ANCOVA es una forma avanzada de análisis de varianza; que combina el análisis de ANOVA y de regresión.