Differenza tra ANOVA e ANCOVA
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ANOVA è una tecnica efficace per svolgere ricerche in varie discipline come business, economia, psicologia, biologia e istruzione quando ci sono uno o più campioni coinvolti. Viene spesso frainteso con ANCOVA, in quanto entrambi vengono utilizzati per controllare la varianza dei valori medi della variabile dipendente associata come risultato di variabili indipendenti controllate, dopo aver considerato le conseguenze della variabile indipendente non controllata.
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 mentre si considerano altre variabili. Dai un'occhiata all'articolo per conoscere le differenze tra ANOVA e ANCOVA.
Contenuto: ANOVA Vs 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. | L'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, vale a dire l'importo attribuito al caso e l'importo attribuito a cause specifiche.
È un metodo per analizzare i fattori che sono ipotizzati o che influenzano 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 in un modo: Quando un fattore viene utilizzato per indagare la differenza tra diverse categorie, con molti valori possibili.
- ANOVA bidirezionale: Quando due fattori vengono esaminati simultaneamente 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 il 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 le 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.
