L'ANOVA est utilisée pour comparer et contraster les moyennes de deux populations ou plus. ANCOVA est utilisé pour comparer une variable dans deux populations ou plus tout en prenant en compte d'autres variables. Jetez un coup d'œil sur l'article pour connaître les différences entre ANOVA et ANCOVA.
Tableau de comparaison
| Base de comparaison | ANOVA | ANCOVA |
|---|---|---|
| Sens | L'ANOVA est un processus d'examen de la différence d'homogénéité entre les moyennes de plusieurs groupes de données. | ANCOVA est une technique qui élimine l'impact d'une ou plusieurs variables indésirables à l'échelle métrique d'une variable dépendante avant d'entreprendre des recherches. |
| Les usages | Des modèles linéaires et non linéaires sont utilisés. | Seul le modèle linéaire est utilisé. |
| Comprend | Variable catégorique. | Variable catégorique et intervalle. |
| Covariable | Ignoré | Pris en considération |
| Variation de la glycémie | Attributs Entre la variation du groupe (BG), au traitement. | Divise la variation entre les groupes (BG), en traitement et en covariable. |
| Variation du GT | Attributs au sein du groupe (WG), en fonction des différences individuelles. | Divise la variation au sein du groupe (GT) en différences individuelles et covariable. |
Définition de ANOVA
L'ANOVA s'étend à l'analyse de la variance. Elle est décrite comme une technique statistique utilisée pour déterminer la différence entre les moyennes de deux populations ou plus, en examinant l'ampleur de la variation dans les échantillons correspondant à l'ampleur de la variation entre les échantillons. Il divise la quantité totale de variation de l'ensemble de données en deux parties, à savoir le montant attribué au hasard et le montant attribué à des causes spécifiques.
C'est une méthode d'analyse des facteurs qui sont supposés ou qui affectent la variable dépendante. Il peut également être utilisé pour étudier les variations entre différentes catégories, au sein des facteurs, qui consistent en de nombreuses valeurs possibles. Il est de deux types:
- ANOVA à sens unique : lorsqu'un facteur est utilisé pour étudier la différence entre différentes catégories, avec plusieurs valeurs possibles.
- ANOVA à deux voies : Lorsque deux facteurs sont étudiés simultanément pour mesurer l'interaction des deux facteurs influençant les valeurs d'une variable.
Définition d'ANCOVA
ANCOVA signifie Analysis of Covariance, est une forme étendue d'ANOVA qui élimine l'effet d'une ou de plusieurs variables étrangères à l'échelle d'intervalle de la variable dépendante avant d'effectuer des recherches. C'est le point médian entre l'analyse de la variance et l'analyse de régression, dans laquelle une variable sur deux populations ou plus peut être comparée tout en prenant en compte la variabilité d'autres variables.
Lorsqu'une série de variables indépendantes comprend un facteur (variable indépendante catégorique) et une covariable (variable indépendante métrique), la technique utilisée est connue sous le nom de ANCOVA. La différence entre les variables dépendantes en raison de la covariable est compensée par un ajustement de la valeur moyenne de la variable dépendante dans chaque condition de traitement.
Cette technique est appropriée lorsque la variable indépendante de la métrique est associée linéairement à la variable dépendante et non aux autres facteurs. Il est basé sur certaines hypothèses qui sont:
- Il existe une relation entre variable dépendante et variable non contrôlée.
- La relation est linéaire et est identique d’un groupe à l’autre.
- Divers groupes de traitement sont choisis au hasard parmi la population.
- Les groupes sont homogènes en variabilité.
Différences clés entre ANOVA et ANCOVA
Les points indiqués ci-dessous sont importants en ce qui concerne la différence entre AOVA et ANCOVA:
- La technique d'identification de la variance parmi les moyennes de plusieurs groupes d'homogénéité est connue sous le nom d'analyse de variance ou ANOVA. Un processus statistique utilisé pour atténuer l'impact d'une ou de plusieurs variables indésirables à l'échelle métrique d'une variable dépendante avant d'entreprendre des recherches est appelé ANCOVA.
- Alors que ANOVA utilise à la fois un modèle linéaire et non linéaire. Au contraire, ANCOVA utilise uniquement un modèle linéaire.
- L'ANOVA implique uniquement une variable indépendante catégorique, c'est-à-dire un facteur. Par contre, ANCOVA englobe une variable catégorique et une métrique indépendante.
- Une covariable n'est pas prise en compte, dans ANOVA, mais considérée dans ANCOVA.
- L'ANOVA caractérise les variations entre les groupes, exclusivement au traitement. En revanche, ANCOVA divise les variations de groupe relatives au traitement et à la covariable.
- ANOVA présente des variations au sein des groupes, en particulier des différences individuelles. Contrairement à ANCOVA, la variance au sein d'un groupe varie selon les différences individuelles et la covariable.
Conclusion
Par conséquent, avec la discussion ci-dessus, vous pourriez bien comprendre les différences entre les deux techniques statistiques. ANOVA est utilisé pour tester les moyennes de deux groupes. L’ANCOVA est en revanche une forme avancée d’analyse de la variance; qui combine l'analyse de la variance et l'analyse de régression.
