ANOVA e ANOCVA são duas técnicas diferentes usadas em estatística para analisar os dados ou amostra fornecidos com uma variável ou mais de uma variável.
ANOVA vs ANOCVA
O diferença entre ANOVA e ANOCVA é que ANOVA (Análise de Variância) estuda a variância dos dados estatísticos para análise e ANOCVA (Análise de Covariância) estuda a covariância dos dados estatísticos para análise. Ou seja, se estivermos usando ANOVA, precisamos saber a variância dos dados ou amostra e, por outro lado, se estivermos usando ANOVA, precisamos saber a covariância dos dados estatísticos.
A escolha da técnica depende dos dados que estão sendo estudados, ou seja, depende da categoria e da natureza dos dados.
Tabela de comparação entre ANOVA e ANOCVA
| Parâmetro de Comparação | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| Significado | ANOVA examina a variação dos dados estatísticos fornecidos. | ANOCVA examina a covariância dos dados para análise. |
| Uso de covariância | ANOVA não usa covariância. | ANOCVA usa covariância. |
| Confiável | Menos confiável em comparação com ANOCVA. | ANOCVA é mais confiável e imparcial em comparação com ANOVA. |
| Modelo | ANOVA usa modelos lineares e não lineares. | Considerando que ANOCVA usa apenas um modelo linear geral. |
| Variável | ANOVA inclui variáveis categóricas. | ANOCVA inclui variáveis categóricas e também variáveis de intervalo. |
O que é ANOVA?
ANOVA significa "Análise de Variância". É uma técnica estatística utilizada para a análise de uma determinada amostra ou dados que possuam uma ou mais variáveis. É utilizado para observar a diferença entre as médias de duas ou três ou mais variáveis presentes em uma amostra.
Ele pode ser usado tanto para o modelo linear como para o modelo não linear. ANOVA fornece um teste estatístico para saber se duas ou mais médias populacionais são iguais e, portanto, generaliza o teste t para além de duas médias. Para usar o modelo ANOVA, simplesmente dividimos as variações dentro do grupo nos tratamentos.
É uma técnica amplamente usada e também um método popular, pois inclui menos trabalho e resultados rápidos podem ser calculados usando ANOVA. Além disso, as chances de erro são menores. É geralmente usado em setores como agricultura, psicologia, etc., tem vários modelos e tipos.
Vamos dar uma olhada em vários tipos e modelos de ANOVA.
Tipos de ANOVA-:
Classes de modelos ANOVA-:
O que é ANOCVA?
ANOCVA significa ‘Análise de covariância’. É também uma ferramenta estatística utilizada para a análise de uma amostra ou grupo de amostras de uma ou mais variáveis com base na covariância. Ele usa o modelo linear geral, ou seja, implica que a variável dependente e a variável independente têm uma relação linear.
É mais confiável porque usa covariância, o que o torna estatisticamente mais poderoso. ANOCVA é difícil de calcular em comparação com ANOVA.
Podemos entendê-lo como ANOVA e regressão usadas em conjunto até certo ponto, ou seja, as duas variáveis (dependentes e independentes) estão relacionadas entre si em uma relação linear. Além disso, eles têm uma homogeneidade que vem devido à regressão.
Além disso, o uso de ANOCVA e os resultados obtidos dependem completamente do tipo e natureza dos dados. Geralmente, ANOCVA verifica se as diferentes médias da amostra que foram ajustadas para diferenças nas variáveis independentes diferem nos diferentes níveis das variáveis dependentes.
Resumindo, ANOCVA é na verdade um modelo ANOVA.
Principais diferenças entre ANOVA e ANOCVA
Perguntas frequentes (FAQ) sobre ANOVA e ANOCVA
A ANOVA de dois fatores é uma ANOVA fatorial?
Uma ANOVA bidirecional geralmente não é uma Anova fatorial. A principal diferença entre os dois é:
ANOVA de duas vias - Uma ANOVA bidirecional nos ajuda a entender se há uma interação entre as duas variáveis independentes. Ele simplesmente adiciona uma variável independente à regressão.ANOVA Atorial - Por outro lado, uma variável fatorial é usada para determinar a média de duas ou mais variáveis independentes. Ele simplesmente adiciona um, dois ou mais números de variáveis independentes à regressão.
Quais são as premissas da ANOVA?
As premissas da Anova são:
A ANOVA é paramétrica?
ANOVA é paramétrica, mas também pode ser não paramétrica. Quando é usado para dados de pontuação, torna-se paramétrico e quando é usado para classificação ou dados de pedido, torna-se não paramétrico.
O que significa o valor P na ANOVA?
O valor P representa a probabilidade de observar um resultado em um teste de hipótese estatística pelo menos tão extremo quanto um resultado realmente observado.
Qual é a hipótese nula para ANOVA?
Existem diferentes hipóteses nulas para Anova de uma ou duas vias.
Qual é a diferença entre Anova e t-test?
Tanto o teste t quanto a ANOVA são usados para determinar as diferenças nas médias populacionais de diferentes grupos. A principal diferença entre Anova e o teste t é que o teste t é usado para examinar a diferença na média de apenas dois grupos. Por outro lado, ANOVA é semelhante à execução de vários testes t. Ele pode examinar mais de dois grupos.
Conclusão
Ambas as técnicas (ANOVA e ANOCVA) são para analisar os dados estatísticos ou amostra possuindo uma ou mais de uma variável. Onde ANOVA usa apenas a variância, ANOCVA usa a covariância para descobrir os resultados.
ANOVA usa modelos lineares e não lineares para estudo. Por outro lado, ANOCVA usa apenas o modelo linear geral para o estudo. Em comparação com ANOVA, ANOCVA é mais confiável e imparcial.
ANOVA tem menos trabalho de cálculo em comparação com ANOCVA, como em ANOCVA primeiro, temos que dividir as variações no tratamento e covariável e, em seguida, precisamos calcular a covariância.
ANOCVA é um modelo de ANOVA e inclui ANOVA e regressão. Embora ANOCVA seja uma técnica estatisticamente mais poderosa, pois usa covariância e também combina ANOCVA e regressão, não podemos usá-la sempre.
A escolha da melhor técnica para análise e conclusão depende da natureza e do tipo de dados. As estatísticas só podem nos dar resultados, a interpretação dos resultados depende das pessoas que as usam.
Ou seja, existem várias técnicas em estatística para o mesmo propósito e todas elas fornecem resultados diferentes - diferentes. Portanto, escolher a técnica certa é o mais importante para obter os resultados corretos e mais úteis.
Da mesma forma, não podemos concluir que o uso da ANOCVA nos dá os melhores e mais corretos resultados todas as vezes, embora seja um método mais poderoso e confiável. Mas, novamente, depende dos dados, do propósito e da natureza dos dados e de vários outros fatores, se os resultados estão corretos ou não.
Referências
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
