Différence entre ANOVA et ANCOVA
ANOVA ou ANCOVA
ANOVA et ANCOVA sont deux modèles statistiques qui présentent des caractéristiques différentes:
ANOVA
L'analyse de la variance (ANOVA) est une collection de modèles statistiques et de leurs procédures qui sont utilisés pour observer les différences entre les moyennes de trois variables ou plus dans une population en se basant sur l'échantillon présenté. Il est très utile pour comparer trois moyens ou plus.
C'est un outil statistique qui a été utilisé dans plusieurs secteurs tels que l'agriculture, la psychologie et différentes industries. Il suppose que chaque observation est indépendante, que les intervalles de niveau de mesure entre le DV et le CV, et que les populations sous-jacentes doivent être distribuées normalement et avoir la même variance.
Modèles ANOVA:
1. Modèles à effets fixes qui supposent que les données provenant de populations normales dont les moyennes diffèrent permettent d'estimer la gamme de réponses que tout traitement à leur égard générera.
2. Modèles à effets aléatoires qui supposent que les données d'une hiérarchie contraignante de différentes populations sont échantillonnées avec différents niveaux de facteurs.
3. Modèles à effets mixtes qui décrivent les situations où des effets fixes et aléatoires sont présents.
Bien qu'un modèle non linéaire puisse également être utilisé, toutes les approches d'analyse de la variance utilisent un modèle linéaire pour créer l'hypothèse de la distribution probable de la réponse.
Il suppose que le cas est indépendant et que le modèle simplifie l'analyse statistique. Il suppose également la distribution normale des résidus et l'égalité des écarts et que la variance doit toujours être constante.
Types d'ANOVA:
ï¿¿? ANOVA à sens unique, est utilisé pour tester les différences entre deux ou plusieurs groupes indépendants.
ï¿¿? Factorial ANOVA, est utilisé dans l'étude des effets d'interaction entre les traitements.
￿? Mesures répétées ANOVA, est utilisée lorsque le même sujet est utilisé pour chaque traitement.
ï¿? Analyse multivariée de la variance (MANOVA), lorsqu'il y a plus d'une variable de réponse
ANCOVA
ANCOVA est un modèle ANOVA qui a un modèle linéaire général avec une variable de résultat continu (quantitatif, échelonnée) et deux variables prédicteurs ou plus, où au moins une variable est continue et au moins une variable est catégorique (nominale, non échelonnée).
Il s'agit d'une fusion de l'ANOVA et des régressions pour les variables continues et a une covariable. Son interprétation dépend de certaines hypothèses sur les données saisies dans le modèle.
La relation entre les variables dépendantes et indépendantes doit être linéaire dans les paramètres. Il évalue si les moyennes de la population qui ont été corrigées pour tenir compte des différences sur les covariables diffèrent selon le niveau des variables dépendantes.
Les effets d'une troisième variable sont contrôlés statistiquement dans ANCOVA et n'importe quel nombre de variables indépendantes et de CV peut être utilisé pour créer des conceptions ANCOVA unidirectionnelles, bidirectionnelles et multivariées.
ANCOVA suppose que les covariables doivent être liées linéairement aux variables dépendantes et qu'elles doivent avoir un effet de régression homogène. Il suppose que les covariables ne devraient pas être liées aux variables indépendantes et qu'elles ne devraient pas être trop corrélées entre elles.
Les idées Clis
1. L'ANOVA est un modèle statistique et des techniques utilisées pour observer la différence entre les variables, tandis que l'ANCOVA est un modèle ANOVA.
2. ANOVA utilise des modèles linéaires et non linéaires tandis que ANCOVA utilise un modèle linéaire général.
3. ANCOVA a une covariable alors que ANOVA n'en a pas.
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