Différence entre ANOVA et ANCOVA

L'ANOVA est une technique efficace pour effectuer des recherches dans diverses disciplines comme les entreprises, l'économie, la psychologie, la biologie et l'éducation lorsqu'il y a un ou plusieurs échantillons impliqués. Il est souvent mal interprété avec ANCOVA, car les deux sont utilisés pour vérifier la variance des valeurs moyennes de la variable dépendante associée à la suite de variables indépendantes contrôlées, après avoir examiné les conséquences de la variable indépendante incontrôlée.

Anova est utilisé pour comparer et contraster les moyens de deux ou plusieurs populations. Ancova est utilisé pour comparer une variable en deux ou plusieurs populations tout en considérant d'autres variables. Jetez un coup d'œil à l'article pour connaître les différences entre ANOVA et ANCOVA.

Contenu: ANOVA VS ANCOVA

1. Tableau de comparaison
2. Définition
3. Différences clés
4. Conclusion

Tableau de comparaison

Définition de l'ANOVA

L'ANOVA se développe à l'analyse de la variance, est décrite comme une technique statistique utilisée pour déterminer la différence dans les moyens de deux ou plusieurs populations, en examinant la quantité de variation dans les échantillons correspondant à la quantité de variation entre les échantillons. Il bifurque la quantité totale de variation de l'ensemble de données en deux parties, i.e. le montant attribué au hasard et le montant attribué à des causes spécifiques.

Il s'agit d'une méthode d'analyse des facteurs qui sont supposés ou affectent la variable dépendante. Il peut également être utilisé pour étudier les variations entre les différentes catégories, dans les facteurs, qui se composent de nombreuses valeurs possibles. Il est de deux types:

• ANOVA,: Lorsqu'un facteur est utilisé pour étudier la différence entre les différentes catégories, ayant de nombreuses valeurs possibles.
• ANOVA à double sens: Lorsque deux facteurs sont étudiés simultanément pour mesurer l'interaction des deux facteurs influençant les valeurs d'une variable.

Définition d'ANCOVA

ANCOVA signifie l'analyse de la covariance, est une forme étendue de l'ANOVA, qui élimine l'effet d'une ou plusieurs variables étrangères à l'échelle d'intervalle, de la variable dépendante avant de mener des recherches. C'est le point médian entre l'ANOVA et l'analyse de régression, dans laquelle une variable dans deux ou plus peut être comparée tout en considérant la variabilité d'autres variables.

Lorsque dans un ensemble de variables indépendantes consiste à la fois en facteur (variable indépendante catégorique) et covariable (variable indépendante métrique), la technique utilisée est connue sous le nom d'ANCOVA. La différence de variables dépendantes en raison de la covariable est enlevée par un ajustement de la valeur moyenne de la variable dépendante dans chaque condition de traitement.

Cette technique est appropriée lorsque la variable indépendante métrique est linéairement associée à la variable dépendante et non aux autres facteurs. Il est basé sur certaines hypothèses qui sont:

• Il existe une relation entre la variable dépendante et incontrôlée.
• La relation est linéaire et est identique d'un groupe à un autre.
• Divers groupes de traitement sont ramassés au hasard dans la population.
• Les groupes sont homogènes en variabilité.

Différences clés entre ANOVA et ANCOVA

Les points ci-dessous sont substantiels en ce qui concerne la différence entre AOVA et ANCOVA:

1. La technique d'identification de la variance entre les moyens de plusieurs groupes pour l'homogénéité est connue sous le nom d'analyse de la variance ou de l'ANOVA. Un processus statistique qui est utilisé pour enlever l'impact d'une ou plusieurs variables indésirables à l'échelle métrique de la variable dépendante avant d'entreprendre des recherches est connue sous le nom d'ANCOVA.
2. Tandis que l'ANOVA utilise à la fois un modèle linéaire et non linéaire. Au contraire, ANCOVA utilise uniquement le modèle linéaire.
3. ANOVA implique uniquement une variable indépendante catégorique, i.e. facteur. Plus contre cela, ANCOVA englobe une variable catégorielle et métrique indépendante.
4. Une covariable n'est pas prise en compte, dans ANOVA, mais considérée dans ANCOVA.
5. L'ANOVA caractérise entre les variations de groupe, exclusivement au traitement. En revanche, ANCOVA se divise entre les variations de groupe au traitement et la covariable.
6. L'ANOVA présente dans les variations de groupe, en particulier aux différences individuelles. Contrairement à l'ANCOVA, qui bifurque dans la variance du groupe dans les différences individuelles et covariable.

Conclusion

Par conséquent, avec la discussion ci-dessus, vous pourriez être clair sur les différences entre les deux techniques statistiques. L'ANOVA est utilisée pour tester les moyens de deux groupes. D'un autre côté, ANCOVA est une forme avancée d'analyse de variance; qui combine à la fois l'ANOVA et l'analyse de régression.