Diferença entre ANOVA e ANCOVA

ANOVA vs ANCOVA

ANOVA e ANCOVA são modelos estatísticos que possuem características diferentes:

ANOVA

Análise de variância (ANOVA) é uma coleção de modelos estatísticos e seus procedimentos que são usados ​​para observar diferenças entre as médias de três ou mais variáveis ​​em uma população com base na amostra apresentada. É muito útil na comparação de três ou mais meios.

É uma ferramenta estatística que tem sido usada em vários setores, como agricultura, psicologia e diferentes indústrias. Parte do princípio de que cada observação é independente, que o nível de medição varia entre o DV e o CV e que as populações subjacentes devem ser distribuídas normalmente e devem ter a mesma variação.

Modelos ANOVA:

1. Modelos de efeitos fixos que pressupõem que dados de populações normais que diferem em suas médias permitem estimar o alcance da resposta que quaisquer tratamentos para eles gerarão.
2. Modelos de efeitos aleatórios que assumem que dados de uma hierarquia restrita de diferentes populações são amostrados com diferentes níveis de fatores.
3. Modelos de efeitos mistos que descrevem as situações em que estão presentes efeitos fixos e aleatórios.

Embora um modelo não linear também possa ser usado, todas as abordagens para a análise de variância usam um modelo linear para criar a suposição da provável distribuição da resposta.
Parte do pressuposto de que o caso é independente e que o modelo simplifica a análise estatística. Também assume a distribuição normal dos resíduos e a igualdade de variações e que a variação deve sempre ser constante.

Tipos de ANOVA:

µ ANOVA unidirecional, é usado para testar as diferenças entre dois ou mais grupos independentes.
ANOVA fatorial, é usado no estudo dos efeitos da interação entre tratamentos.
As medidas repetidas ANOVA são usadas quando o mesmo sujeito é usado para cada tratamento.
A análise de variância multivariada (MANOVA) é usada quando há mais de uma variável de resposta

ANCOVA

ANCOVA é um modelo ANOVA que possui um modelo linear geral com uma variável de resultado contínuo (quantitativa, em escala) e duas ou mais variáveis ​​preditivas, em que pelo menos uma é contínua e pelo menos uma é categórica (nominal, não em escala).

É uma fusão de ANOVA e regressões para variáveis ​​contínuas e tem uma covariável. Sua interpretação depende de certas suposições sobre os dados inseridos no modelo.

A relação entre as variáveis ​​dependentes e independentes deve ser linear em parâmetros. Ele avalia se os meios populacionais que foram ajustados para diferenças nas covariáveis ​​diferem nos níveis de variáveis ​​dependentes.

Os efeitos de uma terceira variável são estatisticamente controlados na ANCOVA e qualquer número de variáveis ​​independentes e CVs podem ser usados ​​para criar projetos ANCOVA unidirecionais, bidirecionais e multivariados.

A ANCOVA assume que as covariáveis ​​devem estar linearmente relacionadas às variáveis ​​dependentes e que elas devem ter efeito homogêneo de regressão. Assume que as covariáveis ​​não devem estar relacionadas às variáveis ​​independentes e não devem estar excessivamente correlacionadas entre si.

Sumário

1. ANOVA são modelos estatísticos e técnicas usadas para observar a diferença entre variáveis, enquanto ANCOVA é um modelo ANOVA.
2. ANOVA usa modelos lineares e não lineares, enquanto ANCOVA usa um modelo linear geral.
3. ANCOVA tem uma covariável, enquanto ANOVA não.