Les modèles statistiques sont la combinaison de différentes conjectures qui ont été faites en collectant des données et en prédisant des informations basées sur celles-ci. Ils jouent un rôle crucial dans quelque chose d'aussi simple que la vie quotidienne d'une personne. ANCOVA et ANOVA sont deux modèles statistiques utilisés par les analystes et les mathématiciens du monde entier.
ANCOVA vs ANOVA
La différence entre ANCOVA et ANOVA est que ANCOVA est le processus d'élimination de l'impact des variables à l'échelle métrique des variables dépendantes avant de mener un projet de recherche. Pendant ce temps, ANOVA est une méthode utilisée pour étudier la différence entre les moyennes de divers groupes de données à des fins d'uniformité.
ANCOVA est l'abréviation de « Analyse de la covariance ». La raison d'utiliser cette méthode est d'évaluer si les moyennes d'une variable dépendante sont uniformes à travers les niveaux de variables indépendantes catégorielles. Cela se fait tout en contrôlant les effets des variables continues non importantes. Ce type de modèle est fonctionnel dans les modèles linéaires généraux.
ANOVA est l'abréviation de « Analyse de la variance ». Il s'agit d'un outil d'analyse qui fournit une technique pour examiner et analyser la différence entre les moyennes de divers groupes de données. En termes simples, c'est une méthode pour savoir si les résultats d'une enquête ou d'une expérience sont dignes de mention. Ce type de modèle peut être fonctionnel aussi bien dans les modèles linéaires que non linéaires.
Tableau de comparaison entre ANCOVA et ANOVA
| Paramètres de comparaison | ANCOVA | ANOVA |
| Sens | L'ANCOVA évalue l'existence d'une moyenne uniforme pour divers groupes de variables. | L'ANOVA analyse la différence entre les moyennes de divers groupes de données. |
| Abréviation | ANCOVA est l'abréviation de « Analyse de la covariance ». | ANOVA est l'abréviation de « Analyse de la variance ». |
| Les fonctions | ANCOVA est utilisé uniquement dans les modèles linéaires généraux. | L'ANOVA est utilisée dans les modèles linéaires et non linéaires. |
| Inclusions | ANCOVA comprend des variables catégoriques ainsi que des variables d'intervalle. | L'ANOVA ne comprend que des variables catégorielles. |
| Covariable | La covariable est toujours prise en compte dans le cas de l'utilisation de l'ANCOVA. | La covariable n'est pas prise en compte dans le cas de l'utilisation de l'ANOVA. |
| La nature | L'ANCOVA est plus robuste que ce dernier. | L'ANOVA n'est pas aussi robuste et a des chances d'être biaisée. |
| Variante GT | L'ANCOVA divise la variation du GT en covariables et différences individuelles. | L'ANOVA attribue la variation WG aux différences individuelles. |
| Variation de la glycémie | L'ANCOVA divise la variation de la glycémie en covariable et traitement. | L'ANOVA attribue la variation de la glycémie au traitement. |
Qu'est-ce que l'ANCOVA ?
ANCOVA, ou analyse de covariance, est une technique permettant d'examiner si les moyennes des variables dépendantes sont uniformes à travers les niveaux de variables indépendantes catégorielles. Ces variables indépendantes sont également appelées « traitement ». De plus, il contrôle les effets d'autres variables continues qui ne sont pas aussi importantes. Ces variables sont également appelées « covariables ».
ANCOVA est utilisé uniquement pour les modèles linéaires généraux. Ce type de modèle mélange l'analyse de la variation avec la régression. Le modèle peut fonctionner comme une méthode pour augmenter la puissance statistique en abaissant la variance d'erreur qui se trouve au sein des groupes. De plus, il peut même calibrer les différences qui existent déjà dans des groupes intacts.
Lors de l'utilisation de l'ANCOVA, 5 hypothèses de base sont formulées. Ceux-ci incluent la linéarité de la régression, l'homogénéité des variances d'erreur, l'indépendance des termes d'erreur, la normalité des termes d'erreur et l'homogénéité des pentes de régression. Ces hypothèses affectent également l'interprétation des résultats. De plus, on suppose en outre que la pente des covariables est égale dans tous les groupes contenant des traitements.
Lors de l'examen des résultats, il existe un effet principal important s'il existe une différence notable entre les niveaux d'une variable indépendante. C'est alors que tous les autres facteurs sont ignorés.
Qu'est-ce que l'ANOVA ?
L'ANOVA, ou analyse de la variance, est une méthode utilisée pour évaluer la différence entre les moyennes de divers groupes de données. C'est un outil statistique qui divise une variabilité globale observée qui peut être vue à l'intérieur d'une donnée. Ces données sont souvent divisées en deux parties: les facteurs aléatoires et les facteurs systématiques.
En termes simples, l'ANOVA est la première étape vers l'analyse des résultats que divers facteurs ont sur un ensemble de données donné. À la fin du test ou de la recherche, un analyste effectue d'autres tests sur les facteurs qui cèdent à l'incohérence de l'ensemble de données. Les résultats du test ANOVA sont utilisés dans un test f pour créer des données supplémentaires qui se réajustent avec les modèles de régression proposés.
Une autre fonction de l'ANOVA est de comparer deux ou plusieurs groupes à la fois dans le but de déterminer s'ils ont une relation. Le résultat de la formule ouvre la voie à l'analyse de divers groupes de données pour déterminer la variabilité qui existe au sein ou entre les échantillons. Si aucune différence n'est trouvée, on parle d'hypothèse nulle.
L'ANOVA est de deux types principaux – à sens unique et à deux sens. Ceux-ci dépendent du nombre de variables qui existent dans le résultat d'un test de variance.
Principales différences entre ANCOVA et ANOVA
- L'ANCOVA évalue l'existence d'une moyenne uniforme sur divers groupes de variables tandis que l'ANOVA analyse la différence entre les moyennes de divers groupes de données.
- ANCOVA est l'abréviation de « Analysis of Covariance » tandis que ANOVA est l'abréviation de « Analysis of Variance ».
- L'ANCOVA n'est utilisée que dans les modèles linéaires généraux, tandis que l'ANOVA est utilisée dans les modèles linéaires et non linéaires.
- L'ANCOVA inclut des variables catégorielles ainsi que des variables d'intervalle alors que l'ANOVA n'inclut que des variables catégorielles.
- L'ANCOVA considère toujours la covariable tandis que l'ANOVA l'ignore.
- L'ANCOVA est plus vigoureuse et impartiale que l'ANOVA.
Conclusion
ANCOVA et ANOVA sont deux termes très courants dans le monde de la statistique. Ce sont des modèles statistiques qui ont un nom similaire mais des concepts différents. Une caractéristique majeure entre les deux est que l'ANCOVA ne fonctionne que dans les modèles linéaires généraux, tandis que l'ANOVA fonctionne dans les modèles linéaires et non linéaires.
