Diferença entre ANCOVA e ANOVA

ANCOVA vs ANOVA

ANCOVA e ANOVA são duas técnicas utilizadas na análise estatística. Se você está confuso entre ANCOVA e ANOVA e se pergunta qual é a diferença entre ANCOVA e ANOVA, não está sozinho, pois há muitos que pensam nesse sentido. Para iniciantes, ambas são técnicas estatísticas para equiparar grupos ou amostras em uma ou mais variáveis. Existem pequenas diferenças na metodologia enquanto atendem ao mesmo objetivo. Vamos ver o que esses termos de reboque representam.

ANCOVA

ANCOVA significa Analysis of Covariance. É um método de análise que tem duas ou mais variáveis ​​com pelo menos uma variável contínua e também uma variável preditora categórica. ANCOVA mescla ANOVA e outro método chamado regressão no caso de variáveis ​​contínuas. É basicamente um método para testar o efeito ou não de certos fatores na variável de resultado quando a variação foi removida. Utilizando covariantes, o ANCOVA melhora o poder estatístico. ANCOVA é um modelo de análise de regressão linear que implica que o relacionamento das variáveis ​​(dependentes e independentes) deve ser linear.

ANOVA

ANOVA significa Analysis of Variance nas estatísticas. O objetivo da ANOVA é verificar se os dados de vários grupos têm uma média comum ou não. Este método de análise fornece melhores resultados do que um teste t de duas amostras. A realização de 2-3 testes t tem uma probabilidade de ocorrer erros e, portanto, a ANOVA é mais eficiente se você precisar comparar médias de vários grupos.

Diferença entre ANCOVA e ANOVA

Falar de diferenças, para alguém que não é bem versado nos dois métodos, seria difícil encontrar uma diferença. ANCOVA e ANOVA estão disponíveis em diferentes modelos para fins de análise. Vamos ver .