Modelos estatísticos são a combinação de diferentes conjecturas feitas por meio da coleta de dados e da previsão de informações com base neles. Eles desempenham um papel crucial em algo tão simples como a vida diária de uma pessoa. ANCOVA e ANOVA são dois modelos estatísticos usados por analistas e matemáticos em todo o mundo.
ANCOVA vs ANOVA
A diferença entre ANCOVA e ANOVA é que ANCOVA é o processo de eliminar o impacto das variáveis em escala métrica das variáveis dependentes antes de realizar um projeto de pesquisa. Enquanto isso, ANOVA é um método usado para investigar a diferença entre as médias de vários grupos de dados para fins de uniformidade.
ANCOVA é a abreviatura de ‘Análise de covariância’. A razão para usar este método é avaliar se as médias de uma variável dependente são uniformes nos níveis das variáveis independentes categóricas. Isso é feito enquanto se controla os efeitos que as variáveis contínuas não importantes têm. Este tipo de modelo é funcional em modelos lineares gerais.
ANOVA é a abreviatura de "Análise de Variância". Esta é uma ferramenta de análise que fornece uma técnica para examinar e analisar a diferença entre as médias de vários grupos de dados. Em termos simples, é um método para descobrir se os resultados de uma pesquisa ou experimento são dignos de nota. Este tipo de modelo pode ser funcional em modelos lineares e não lineares.
Tabela de comparação entre ANCOVA e ANOVA
| Parâmetros de comparação | ANCOVA | ANOVA |
| Significado | ANCOVA avalia a existência de uma média uniforme em vários grupos de variáveis. | ANOVA analisa a diferença entre as médias de vários grupos de dados. |
| Abreviação | ANCOVA é a abreviatura de ‘Análise de covariância’. | ANOVA é a abreviatura de "Análise de Variância". |
| Funções | ANCOVA é usado apenas em modelos lineares gerais. | ANOVA é usada em modelos lineares e não lineares. |
| Inclusões | ANCOVA inclui variáveis categóricas e também variáveis de intervalo. | ANOVA inclui apenas variáveis categóricas. |
| Covariate | A covariável é sempre considerada no caso de usar ANCOVA. | A covariável não é considerada no caso de usar ANOVA. |
| Natureza | ANCOVA é mais robusto em comparação com o último. | ANOVA não é tão robusta e tem chances de ser tendenciosa. |
| Variação WG | ANCOVA divide a variação do WG em covariável e diferenças individuais. | ANOVA atribui variação de WG a diferenças individuais. |
| Variação BG | ANCOVA divide a variação BG em covariável e tratamento. | ANOVA atribui variação BG ao tratamento. |
O que é ANCOVA?
ANCOVA, ou análise de covariância, é uma técnica de examinar se as médias das variáveis dependentes são uniformes nos níveis das variáveis independentes categóricas. Essas variáveis independentes também são chamadas de "tratamento". Além disso, ele controla os efeitos de outras variáveis contínuas que não são tão importantes. Essas variáveis também são chamadas de ‘covariáveis’.
ANCOVA é usada apenas para modelos lineares gerais. Este tipo de modelo combina análise de variação com regressão. O modelo pode funcionar como um método para aumentar o poder estatístico, diminuindo a variância do erro que existe dentro dos grupos. Além disso, pode até calibrar para diferenças que já existem em grupos que estão intactos.
Ao usar ANCOVA, existem 5 suposições básicas que são feitas. Estes incluem linearidade da regressão, homogeneidade das variâncias do erro, independência dos termos do erro, normalidade dos termos do erro e homogeneidade dos declives da regressão. Essas premissas também afetam a interpretação dos resultados. Além disso, assume-se ainda que a inclinação das covariáveis é igual em todos os grupos que contêm tratamentos.
Ao examinar os resultados, há um efeito principal importante se houver uma diferença notável entre os níveis de uma variável independente. É quando todos os outros fatores são ignorados.
O que é ANOVA?
ANOVA, ou análise de variância, é um método usado para avaliar a diferença entre as médias de vários grupos de dados. É uma ferramenta estatística que divide uma variabilidade agregada observada que pode ser vista dentro de um dado. Esses dados costumam ser divididos em duas partes - fatores aleatórios e fatores sistemáticos.
Em termos simples, ANOVA é o primeiro passo para analisar os resultados que vários fatores têm em um determinado conjunto de dados. Ao terminar o teste ou pesquisa, um analista realiza mais testes sobre os fatores que dão origem à inconsistência do conjunto de dados. Os resultados do teste ANOVA são usados em um teste f para criar dados adicionais que se reajustam com os modelos de regressão propostos.
Outra função da ANOVA é comparar dois ou mais grupos ao mesmo tempo com o objetivo de determinar se eles têm um relacionamento. O resultado da fórmula abre uma maneira de analisar vários grupos de dados para determinar a variabilidade que existe dentro ou entre as amostras. Se nenhuma diferença for encontrada, é chamada de hipótese nula.
ANOVA é de dois tipos principais - uma via e duas vias. Estes dependem do número de variáveis que existem no resultado de um teste de variância.
Principais diferenças entre ANCOVA e ANOVA
- ANCOVA avalia a existência de uma média uniforme em vários grupos de variáveis, enquanto ANOVA analisa a diferença entre as médias de vários grupos de dados.
- ANCOVA é a abreviatura de ‘Análise de covariância’, enquanto ANOVA é a abreviatura de ‘Análise de variância’.
- ANCOVA é usada apenas em modelos lineares gerais, enquanto ANOVA é usada em modelos lineares e não lineares.
- ANCOVA inclui variáveis categóricas, bem como variáveis de intervalo, enquanto ANOVA inclui apenas variáveis categóricas.
- ANCOVA sempre considera a covariável enquanto ANOVA a ignora.
- ANCOVA é mais vigorosa e imparcial em comparação com ANOVA.
Conclusão
ANCOVA e ANOVA são dois termos muito comuns no mundo das estatísticas. Esses são modelos estatísticos que têm um nome semelhante, mas conceitos diferentes. A principal característica distintiva entre os dois é que ANCOVA funciona apenas em modelos lineares gerais, enquanto ANOVA funciona em modelos lineares e não lineares.
