Diferença entre ANCOVA e regressão

ANCOVA - Variação de particionamento

ANCOVA vs. Regressão

ANCOVA e regressão são técnicas e ferramentas estatísticas. ANCOVA e regressão compartilham muitas semelhanças, mas também têm algumas características distintivas. A ANCOVA e a regressão são baseadas em uma covariável, que é uma variável preditora contínua.

ANCOVA significa Analysis of Covariance. É uma combinação de ANOVA (análise de variância) unidirecional e regressão linear, uma variante da regressão. Ele lida com variáveis ​​categóricas e contínuas. É um método estatístico específico para determinar a extensão da variação de uma variável que é devida à variabilidade em alguma outra variável.

ANCOVA é basicamente ANOVA com mais sofisticação e adição de uma variável contínua a um modelo ANOVA existente. Outra forma de ANCOVA é MANCOVA (Análise Multivariada de Covariância). Além disso, a ANCOVA é um modelo linear geral que possui uma variável de resultado contínuo e duas ou mais variáveis ​​preditoras. As duas variáveis ​​preditoras são variáveis ​​contínuas e categóricas.

Em uma variável contínua, os dados são quantitativos e dimensionados, enquanto os dados categóricos são caracterizados como nominais e não dimensionados. A ANCOVA é usada principalmente para controlar fatores que não podem ser randomizados, mas ainda podem ser calculados em uma escala de intervalo em desenhos experimentais, enquanto que nos desenhos observacionais é usado para apagar os efeitos variáveis ​​que alteram a relação entre independentes categóricos e dependentes de intervalo. MANCOVA também tem alguma utilidade em modelos de regressão, onde sua principal função é ajustar as regressões em categorias independentes e categóricas.

ANCOVA é um modelo que se baseia na regressão linear, em que a variável dependente deve ser linear à variável independente. As origens de MANCOVA e ANOVA derivam da agricultura, onde as principais variáveis ​​estão relacionadas ao rendimento das culturas.

Por outro lado, a regressão também é uma ferramenta estatística disponível em muitas variantes. Essas variantes incluem o modelo de regressão linear, regressão linear simples, regressão logística, regressão não linear, regressão não paramétrica, regressão robusta e regressão gradual. A regressão lida com variáveis ​​contínuas.

Regressão linear

Regressão é o relacionamento de uma variável dependente e variável independente entre si. Nesse modelo, há uma variável dependente e uma ou mais variáveis ​​independentes. Há também um esforço para entender a alteração dos valores da variável dependente devido a alterações em uma das variantes independentes. Nesta situação, as outras variantes independentes permanecem fixas.

Na regressão, existem dois tipos básicos: regressão linear e regressão múltipla. Na regressão linear, a única variável independente é usada para explicar e / ou prever o resultado de "Y" (que a variável está tentando prever). Por outro lado, há também o múltiplo, no qual a regressão usa não uma, mas duas ou mais variáveis ​​independentes para prever o resultado..

A equação para a regressão linear e linear é: Y = a + bX + u, enquanto a forma para regressão múltipla é: Y = a + b1X1 + b2X2 + B3X3 +… + BtXt + u.

Nas duas equações, o "Y" representa a variável que estamos tentando prever; o "X" é a ferramenta variável para prever a variável "Y"; "A" é a interceptação, "b" é a inclinação e "u" serve como resíduo da regressão. Deve-se notar que a interceptação, a inclinação e o residual de regressão são constantes.

A regressão é o método de previsão e previsão de um resultado contínuo. É o método a ser usado para o resultado contínuo e é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditivas contínuas. A regressão começou no campo da geografia, cujo objetivo é tentar encontrar o verdadeiro tamanho da Terra.

Resumo:

1.ANCOVA é um modelo linear específico em estatística. A regressão também é uma ferramenta estatística, mas é um termo genérico para vários modelos de regressão. Regressão também é o nome do estado das relações.
2.ANCOVA lida com variáveis ​​contínuas e categóricas, enquanto a regressão lida apenas com variáveis ​​contínuas.
3. ANCOVA e regressão compartilham um modelo específico - o modelo de regressão linear.
4. Ambos ANCOVA e regressão podem ser feitos usando software especializado para executar os cálculos reais.
5.ANCOVA veio do campo da agricultura, enquanto a regressão teve origem no estudo da geografia.