Diferencia entre ANOVA y ANCOVA

2019

ANOVA es una técnica efectiva para llevar a cabo investigaciones en diversas disciplinas como negocios, economía, psicología, biología y educación cuando hay una o más muestras involucradas. A menudo se interpreta erróneamente con ANCOVA, ya que ambos se usan para verificar la varianza en los valores medios de la variable dependiente asociada como resultado de variables independientes controladas, después de considerar las consecuencias de la variable independiente no controlada.

ANOVA se utiliza para comparar y contrastar las medias de dos o más poblaciones. ANCOVA se usa para comparar una variable en dos o más poblaciones mientras se consideran otras variables. Echa un vistazo al artículo para conocer las diferencias entre ANOVA y ANCOVA.

Gráfica comparativa

Bases para la comparación	ANOVA	ANCOVA
Sentido	ANOVA es un proceso de examinar la diferencia entre los medios de múltiples grupos de datos para la homogeneidad.	ANCOVA es una técnica que elimina el impacto de una o más variables indeseables de escala métrica de la variable dependiente antes de emprender la investigación.
Usos	Se utilizan modelos tanto lineales como no lineales.	Sólo se utiliza el modelo lineal.
Incluye	Variable categórica.	Variable categórica y de intervalo.
Covariate	Ignorado	Considerado
Variación de BG	Atributos entre la variación de Grupo (BG), al tratamiento.	Dividir la variación entre grupos (BG), en tratamiento y covariable.
Variación de WG	Atributos dentro de la variación de Grupo (WG), a diferencias individuales.	Dividir dentro de la variación del grupo (WG), en diferencias individuales y covariables.

Definición de ANOVA

ANOVA se expande al análisis de varianza, se describe como una técnica estadística utilizada para determinar la diferencia en el promedio de dos o más poblaciones, al examinar la cantidad de variación dentro de las muestras correspondiente a la cantidad de variación entre las muestras. Bifurca la cantidad total de variación en el conjunto de datos en dos partes, es decir, la cantidad atribuida al azar y la cantidad asignada a causas específicas.

Es un método para analizar los factores que se hipotetizan o afectan la variable dependiente. También se puede utilizar para estudiar las variaciones entre diferentes categorías, dentro de los factores, que consisten en numerosos valores posibles. Es de dos tipos:

ANOVA de una manera : cuando se usa un factor para investigar la diferencia entre diferentes categorías, teniendo muchos valores posibles.
ANOVA bidireccional : cuando se investigan dos factores simultáneamente para medir la interacción de los dos factores que influyen en los valores de una variable.

Definición de ANCOVA

ANCOVA significa Análisis de la covarianza, es una forma extendida de ANOVA, que elimina el efecto de una o más variables extrañas en intervalos, de la variable dependiente antes de realizar una investigación. Es el punto medio entre ANOVA y el análisis de regresión, donde se puede comparar una variable en dos o más poblaciones mientras se considera la variabilidad de otras variables.

Cuando en un conjunto de variables independientes constan de ambos factores (variable independiente categórica) y covariable (variable independiente de la métrica), la técnica utilizada se conoce como ANCOVA. La diferencia en las variables dependientes debido a la covariable se elimina mediante un ajuste del valor medio de la variable dependiente dentro de cada condición de tratamiento.

Esta técnica es apropiada cuando la variable métrica independiente está asociada linealmente con la variable dependiente y no con los otros factores. Se basa en ciertos supuestos que son:

Existe alguna relación entre la variable dependiente y la no controlada.
La relación es lineal y es idéntica de un grupo a otro.
Varios grupos de tratamiento son recogidos al azar de la población.
Los grupos son homogéneos en variabilidad.

Diferencias clave entre ANOVA y ANCOVA

Los puntos que se dan a continuación son sustanciales en lo que respecta a la diferencia entre AOVA y ANCOVA:

La técnica de identificación de la varianza entre los medios de múltiples grupos para la homogeneidad se conoce como Análisis de Varianza o ANOVA. Un proceso estadístico que se utiliza para eliminar el impacto de una o más variables indeseables de escala métrica de una variable dependiente antes de emprender la investigación se conoce como ANCOVA.
Mientras que ANOVA usa modelos tanto lineales como no lineales. Por el contrario, ANCOVA utiliza solo modelo lineal.
ANOVA implica solo una variable independiente categórica, es decir, un factor. En contra de esto, ANCOVA abarca una variable categórica y una métrica independiente.
Una covariable no se tiene en cuenta, en ANOVA, pero se considera en ANCOVA.
ANOVA se caracteriza por variaciones grupales, exclusivamente a tratamiento. En contraste, ANCOVA se divide entre las variaciones de grupo al tratamiento y la covariable.
ANOVA exhibe dentro de variaciones grupales, particularmente a diferencias individuales. A diferencia de ANCOVA, que se bifurca dentro de la varianza grupal en diferencias individuales y covariables.

Conclusión

Por lo tanto, con la discusión anterior puede ser claro sobre las diferencias entre las dos técnicas estadísticas. ANOVA se utiliza para probar los medios de dos grupos. Por otro lado, ANCOVA es una forma avanzada de análisis de varianza; que combina ANOVA y análisis de regresión.