Existem muitos modelos estatísticos em matemática e diferentes disciplinas. Diferentes modelos são oferecidos pelas técnicas ANOVA e ANCOVA. Eles têm modelos e fórmulas exclusivas para melhores soluções. Ambos são usados em análises estatísticas e matemáticas. ANOVA é um teste de médias de grupos e ANCOVA tem impacto em escalas métricas.
ANOVA vs ANCOVA
A diferença entre ANOVA e ANCOVA é o seu processo. A ANOVA é o processo de examinar grupos quanto à homogeneidade. ANCOVA é o processo de remoção do impacto em mais de uma escala métrica. A ANOVA é usada nos modelos linear e não linear. A ANCOVA é usada apenas no modelo linear. Os atributos dentro do Grupo (WG) em ANOVA variam com o indivíduo. A divisão dentro do grupo (DWG) varia de indivíduo para muitos povos.
ANOVA significa análise de variância. A ANOVA nada mais é do que os procedimentos estimados de análise estatística. O estatístico Ronald Fisher é quem fundou a ANOVA. De forma simples, é a variação entre os grupos. O principal objetivo da ANOVA é analisar as diferentes médias. A lei da variância total é o conceito de ANOVA, ou seja, a mudança em particular, e a variância nos atributos dos componentes. ANOVA nada mais é que um teste estatístico para encontrar as médias de igualdade e diferenças.
ANCOVA significa análise de covariância. É um modelo linear geral em estatística. O principal da ANCOVA é que o dado de uma variável dependente é igual à variável independente. A ANCOVA também é chamada de tratamento. O principal interesse da ANCOVA é controlar o fluxo de variáveis contínuas ou covariáveis ou variáveis incômodas. ANCOVA decompõe a variância em matemática.
Tabela de comparação entre ANOVA e ANCOVA
| Parâmetros de comparação | ANOVA | ANCOVA |
| Definição | ANOVA é um processo de definição dos meios de grupos | ANCOVA é o processo de remoção do impacto na escala métrica. |
| Modelos | ANOVA tem modelos lineares e não lineares. | ANCOVA possui apenas um modelo linear. |
| Variáveis | ANOVA possui apenas variáveis categóricas. | ANCOVA possui variáveis categóricas e de intervalo. |
| Covariate | ANOVA ignora a covariável. | ANCOVA considera a covariável. |
| Variação BG | ANOVA tem Atributo Entre Grupo (BG) | ANCOVA tem Divides Between Group (BG). |
| Variação WG | ANOVA tem Atributo Dentro do Grupo (WG). | ANCOVA tem divisão dentro do grupo (WG) |
O que é ANOVA?
No século 20, a análise de variância deu frutos. a análise inclui hipóteses, particionamento, quadrados, etc. Inclui também técnicas e modelos experimentais. Em 1770, Laplace é quem realiza o teste de hipóteses. O método dos mínimos quadrados foi fundado por Gauss e Laplace em 1800. Depois disso, é usado em astronomia e geodésia. ANOVA é abordada usando métodos de mínimos quadrados por Laplace em 1827. Com isso, ele mede as marés atmosféricas.
Em 1918, Ronald fisher foi quem encontrou o termo variância. ANOVA ficou popular com o livro de Ronald Fisher chamado Métodos Estatísticos para Trabalhadores de Pesquisa. Foi publicado pela primeira vez por Jerzy Neyman. O modelo possui uma relação linear entre a variável dependente e a variável independente. ANOVA é usado principalmente em relações complexas para melhores soluções. A ANOVA tem três modelos de classes diferentes, a saber, modelos de efeitos fixos, modelos de efeitos aleatórios e modelos de efeitos mistos.
A ANOVA é aplicada por várias abordagens diferentes. O modelo Linear é o mais básico usado em ANOVA. Os modelos lineares possuem apenas soluções perfeitas, e os não lineares cruzarão os níveis dos fatores. Os dados serão balanceados para uma melhor interpretação, e os dados desbalanceados precisam ser melhor entendidos. As unidades experimentais possuem a atribuição aleatória de tratamentos. Antes do experimento, a randomização deve ser declarada. O objetivo principal da atribuição aleatória é para a hipótese nula.
O que é ANCOVA?
ANCOVA refere-se à Análise de covariância. A ANCOVA pode aumentar a capacidade de poder estatístico. Usando esse recurso, ele encontrou a diferença entre os grupos, encontrando a variância do erro dentro do grupo. O teste F é a base para encontrar as diferenças. É o conceito de variação dentro dos diferentes grupos. ANCOVA também ajusta as diferenças preexistentes dentro dos grupos.
O principal conceito polêmico na ANCOVA é para corrigir as diferenças que existem dentro do VD. Mas, nessas circunstâncias, é impossível igualar por atribuições aleatórias. CV é usado para ajustar os valores em ANCOVA. Mas essas covariáveis não encontraram técnicas estatísticas e não podem igualar os grupos. O IV removendo a variância sugerida por CV está sempre associado a DV e também remove a variável considerável dos grupos que resultam em soluções sem sentido.
ANOVA é fundamentalmente usado em análises comparativas. Encontra diferentes resultados de interesse. A proporção de duas variâncias pode determinar a significância estatística. Mas a proporção é independente das observações. O significado não se altera adicionando as constantes e multiplicando-as. As unidades estão usando as observações expressas para soluções. Para simplificar os dados, sempre subtraímos a constante dos valores. A codificação de dados é um bom exemplo de ANCOVA.
Principais diferenças entre ANOVA e ANCOVA
Conclusão
Tanto a ANOVA quanto a ANCOVA possuem uma técnica única para análise estatística. ANOVA pode funcionar em modelos lineares e não lineares. ANCOVA funciona apenas com modelos lineares. Ambos possuem diversas técnicas e modelos para melhores soluções. As fórmulas ajudarão a encontrar os resultados facilmente. Os algoritmos mais complexos são feitos por ANOVA. Muitos tipos de métodos de análise estão disponíveis na técnica ANOVA. A técnica ANCOVA possui vários métodos de suposições. A ANCOVA também considera as técnicas de potência úteis para análises matemáticas.
