Diferença entre ANOVA e regressão

ANOVA vs Regressão

É muito difícil distinguir as diferenças entre ANOVA e regressão. Isso ocorre porque os dois termos têm mais semelhanças do que diferenças. Pode-se dizer que ANOVA e regressão são os dois lados da mesma moeda.

Os modelos estatísticos ANOVA (Analysis of Variance) e regressão são aplicáveis ​​apenas se houver uma variável de resultado contínuo. O modelo de regressão é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditivas contínuas. Pelo contrário, o modelo ANOVA é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditivas categóricas. A ANOVA se concentra em variáveis ​​aleatórias e a regressão em variáveis ​​fixas, independentes ou contínuas. Na ANOVA, pode haver vários termos de erro, enquanto há apenas um único termo de erro na regressão.

Quando a ANOVA vem com três modelos, a regressão tem principalmente dois modelos. Efeito fixo, efeito aleatório e efeito misto são os três modelos disponíveis no ANOVA. A regressão múltipla e a regressão linear são os modelos de regressão mais utilizados. O teste inicial para identificar fatores que influenciam um conjunto de dados pode ser realizado pelo modelo ANOVA. Os resultados dos testes do modelo ANOVA podem ser usados ​​no teste F sobre a relevância da fórmula de regressão.

A ANOVA é usada principalmente para determinar se os dados de vários grupos têm um meio comum ou não. A regressão é amplamente usada para previsões e previsões. Também é usado para ver qual variável independente está relacionada à variável dependente. A primeira forma de regressão pode ser encontrada no livro de Legendre, 'Método dos mínimos quadrados'. Foi Francis Galton quem cunhou o termo 'regressão' no século 19.

A ANOVA foi usada pela primeira vez informalmente por pesquisadores em 1800. Sir Ronald Fisher, em um de seus artigos, usou formalmente o termo ANOVA em 1918. A ANOVA ganhou grande popularidade depois que Fischer incluiu esse termo em seu livro 'Métodos Estatísticos para Pesquisadores'.

Resumo:

1. Um modelo de regressão é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditivas contínuas.

2. Pelo contrário, o modelo ANOVA é baseado em uma ou mais variáveis ​​preditivas categóricas.
3. Na ANOVA, pode haver vários termos de erro, enquanto que existe apenas um único termo de erro na regressão.
4.ANOVA é usado principalmente para determinar se os dados de vários grupos têm um meio comum ou não.

5. A regressão é amplamente utilizada para previsões e previsões.

6. Também é usado para ver qual variável independente está relacionada à variável dependente.
7. A primeira forma de regressão pode ser encontrada no livro de Legendre 'Método dos mínimos quadrados'.

8. Foi Francis Galton quem cunhou o termo 'regressão' no século XIX.
9.ANOVA foi usado pela primeira vez informalmente por pesquisadores em 1800. Ele ganhou grande popularidade depois que Fischer incluiu esse termo em seu livro 'Statistical Methods for Research Researchers'.