ANOVA è usato per confrontare e contrastare i mezzi di due o più popolazioni. ANCOVA è usato per confrontare una variabile in due o più popolazioni considerando altre variabili. Dai un'occhiata all'articolo per conoscere le differenze tra ANOVA e ANCOVA.
Grafico comparativo
| Base per il confronto | ANOVA | ANCOVA |
|---|---|---|
| Senso | ANOVA è un processo di analisi della differenza tra i diversi gruppi di dati per l'omogeneità. | ANCOVA è una tecnica che rimuove l'impatto di una o più variabili indesiderate con scala metrica dalla variabile dipendente prima di intraprendere una ricerca. |
| usi | Vengono utilizzati sia il modello lineare che quello non lineare. | Viene utilizzato solo il modello lineare. |
| include | Variabile categoriale. | Variabile categoriale e intervallo. |
| covariata | ignorato | Considerato |
| Variazione BG | Variazione tra i gruppi (BG), al trattamento. | Divide tra la variazione del gruppo (BG), in trattamento e covariata. |
| Variazione WG | Variabili di Attributi all'interno del gruppo (WG), a differenze individuali. | Divide all'interno della variazione del gruppo (WG), in differenze individuali e covariate. |
Definizione di ANOVA
ANOVA si espande all'analisi della varianza, è descritta come una tecnica statistica utilizzata per determinare la differenza nei mezzi di due o più popolazioni, esaminando la quantità di variazione all'interno dei campioni corrispondente alla quantità di variazione tra i campioni. Biforca la quantità totale di variazione dell'insieme di dati in due parti, ovvero l'importo attribuito al caso e l'importo attribuito a cause specifiche.
È un metodo per analizzare i fattori che sono ipotizzati o influenzare la variabile dipendente. Può anche essere usato per studiare le variazioni tra diverse categorie, all'interno dei fattori, che consistono in numerosi valori possibili. È di due tipi:
- ANOVA : quando viene utilizzato un fattore per indagare la differenza tra diverse categorie, con molti valori possibili.
- ANOVA bidirezionale : quando due fattori vengono analizzati contemporaneamente per misurare l'interazione dei due fattori che influenzano i valori di una variabile.
Definizione di ANCOVA
ANCOVA è l'acronimo di Analysis of Covariance, è una forma estesa di ANOVA, che elimina l'effetto di una o più variabili estranee a scala di intervallo, dalla variabile dipendente prima di eseguire la ricerca. È il punto medio tra ANOVA e analisi di regressione, in cui una variabile in due o più popolazioni può essere confrontata considerando la variabilità di altre variabili.
Quando in un insieme di variabili indipendenti sono costituiti da entrambi i fattori (variabile indipendente categoriale) e covariata (variabile indipendente metrica), la tecnica utilizzata è nota come ANCOVA. La differenza nelle variabili dipendenti a causa della covariata viene decurtata da un aggiustamento del valore medio della variabile dipendente all'interno di ciascuna condizione di trattamento.
Questa tecnica è appropriata quando la variabile metrica indipendente è linearmente associata alla variabile dipendente e non agli altri fattori. Si basa su alcune ipotesi che sono:
- Esiste una relazione tra variabile dipendente e non controllata.
- La relazione è lineare ed è identica da un gruppo all'altro.
- Vari gruppi di trattamento vengono prelevati a caso dalla popolazione.
- I gruppi sono omogenei nella variabilità.
Differenze chiave tra ANOVA e ANCOVA
I punti indicati di seguito sono sostanziali per quanto riguarda la differenza tra AOVA e ANCOVA:
- La tecnica di identificazione della varianza tra i mezzi di più gruppi per l'omogeneità è nota come Analisi della varianza o ANOVA. Un processo statistico che viene utilizzato per decollare l'impatto di una o più variabili indesiderate con scala metrica dalla variabile dipendente prima di intraprendere una ricerca è noto come ANCOVA.
- Mentre ANOVA utilizza sia il modello lineare che quello non lineare. Al contrario, ANCOVA utilizza solo il modello lineare.
- ANOVA comporta solo variabili categoriali indipendenti, cioè fattore. Al contrario, ANCOVA comprende una variabile indipendente categoriale e una metrica.
- Una covariata non viene presa in considerazione, in ANOVA, ma considerata in ANCOVA.
- ANOVA caratterizza tra variazioni di gruppo, esclusivamente per il trattamento. Al contrario, l'ANCOVA si divide tra le variazioni di gruppo al trattamento e alla covariata.
- ANOVA esibisce all'interno di variazioni di gruppo, in particolare per le differenze individuali. A differenza di ANCOVA, questo si biforca all'interno della varianza di gruppo nelle differenze individuali e nella covariata.
Conclusione
Pertanto, con la discussione di cui sopra si potrebbe essere chiari sulle differenze tra le due tecniche statistiche. ANOVA viene utilizzato per testare i mezzi di due gruppi. D'altra parte, ANCOVA è una forma avanzata di analisi della varianza; che combina sia ANOVA che analisi di regressione.
