Varios

Diferencia entre ANOVA y ANCOVA

ANOVA frente a ANCOVA

ANOVA y ANCOVA son modelos estadísticos que tienen diferentes características:

ANOVA

El análisis de varianza (ANOVA) es una colección de modelos y procedimientos estadísticos que se utilizan para ver las diferencias entre las medias de tres o más variables en una población según la muestra presentada. Es muy útil para comparar tres o más métodos.

Es una herramienta estadística que se ha utilizado en varios sectores como la agricultura, la psicología y diversas industrias. Asume que todas las observaciones son independientes, que los intervalos de nivel de medición se encuentran entre el DV y el CV, y que las poblaciones subyacentes deben estar normalmente distribuidas y tener la misma varianza.

Modelos ANOVA:

1. Los modelos de efectos fijos que asumen datos de poblaciones normales que difieren de sus medias permiten estimar el rango de respuestas que les generará cualquier tratamiento.
2. Modelos de efectos aleatorios que asumen que los datos se muestrean de una jerarquía restringida de diferentes poblaciones con diferentes niveles de factores.
3. Modelos de efectos mixtos que describen las situaciones en las que están presentes tanto los efectos fijos como los aleatorios.

Aunque también se puede usar un modelo no lineal, todos los enfoques del análisis de varianza usan un modelo lineal para hacer la suposición sobre la distribución de probabilidad de la respuesta.
Asume que el caso es independiente y el modelo simplifica el análisis estadístico. También supone distribución normal de residuos e igualdad de varianzas y que la varianza siempre debe ser constante.

Tipos de ANOVA:

� ANOVA unidireccional, utilizado para probar las diferencias entre dos o más grupos independientes.
ANOVA factorial, utilizado en el estudio de los efectos de interacción entre los tratamientos.
� ANOVA de medidas repetidas, se utiliza cuando se utiliza el mismo sujeto para cada tratamiento.
� Se utiliza el análisis de varianza multivariado (MANOVA), cuando hay más de una variable de respuesta

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ANCOVA

Un ANCOVA es un modelo ANOVA que consiste en un modelo lineal general con una variable de resultado continua (cuantitativa, escalada) y dos o más variables predictoras, donde al menos una es continua y al menos una es categórica (nominal, sin escalar).

Es una combinación de ANOVA y regresión para variables continuas y tiene una covariable. Su interpretación depende de ciertos supuestos sobre los datos ingresados ​​en el modelo.

La relación entre las variables dependientes e independientes debe ser lineal en los parámetros. Evalúa si las medias poblacionales ajustadas por las diferencias en las covariables difieren en los niveles de la variable dependiente.

Los efectos de la tercera variable se controlan estadísticamente en ANCOVA y se puede utilizar cualquier número de variables independientes y CV para crear diseños ANCOVA unidireccionales, bidireccionales y multivariados.

ANCOVA asume que las covariables deben estar linealmente relacionadas con las variables dependientes y que deben tener homogeneidad de efecto de regresión. Asume que las covariables no deben estar relacionadas con las variables independientes y no deben estar altamente correlacionadas entre sí.

Resumen

1. ANOVA son modelos estadísticos y técnicas utilizadas para observar la diferencia entre variables y ANCOVA es un modelo de ANOVA.
2. ANOVA usa modelos lineales y no lineales, mientras que ANCOVA usa un modelo lineal general.
3. ANCOVA tiene una covariable pero ANOVA no.

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