L'ANOVA et l'ANOCVA sont deux techniques différentes utilisées en statistique pour analyser les données ou l'échantillon donnés avec une ou plusieurs variables.
ANOVA vs ANOCVA
Les différence entre ANOVA et ANOCVA est que l'ANOVA (Analyse de la Variance) étudie la variance des données statistiques pour l'analyse et l'ANOCVA (Analyse de la Covariance) étudie la covariance des données statistiques pour l'analyse. C'est-à-dire que si nous utilisons ANOVA, nous devons connaître la variance des données ou de l'échantillon et d'autre part, si nous utilisons ANOCVA, nous devons connaître la covariance des données statistiques.
Le choix de la technique dépend des données étudiées, c'est-à-dire qu'il dépend de la catégorie et de la nature des données.
Tableau de comparaison entre l'ANOVA et l'ANOCVA
| Paramètre de comparaison | ANOVA | ANOCVA |
|---|---|---|
| Sens | L'ANOVA examine la variance des données statistiques données. | L'ANOCVA examine la covariance des données pour l'analyse. |
| Utilisation de la covariance | L'ANOVA n'utilise pas la covariance. | L'ANOCVA utilise la covariance. |
| Fiable | Moins fiable que l'ANOCVA. | L'ANOCVA est plus fiable et impartiale que l'ANOVA. |
| Modèle | L'ANOVA utilise des modèles linéaires et non linéaires. | Alors que l'ANOCVA n'utilise qu'un modèle linéaire général. |
| Variable | L'ANOVA comprend des variables catégorielles. | L'ANOCVA comprend des variables catégoriques ainsi que des variables d'intervalle. |
Qu'est-ce que l'ANOVA ?
ANOVA signifie « Analyse de la variance ». C'est une technique statistique utilisée pour l'analyse d'un échantillon donné ou de données ayant une ou plusieurs variables. Il est utilisé pour observer la différence entre les moyennes de deux ou trois variables ou plus présentes dans un échantillon.
Il peut être utilisé aussi bien pour le modèle linéaire que pour le modèle non linéaire. L'ANOVA fournit un test statistique pour savoir si deux ou plusieurs moyennes de population sont égales, et généralise donc le test t au-delà de deux moyennes. Pour utiliser le modèle ANOVA, nous divisons simplement les variations au sein du groupe en traitements.
C'est une technique largement utilisée et également une méthode populaire car elle nécessite moins de travail et des résultats rapides peuvent être calculés à l'aide de l'ANOVA. De plus, les risques d'erreur sont moindres. Il est généralement utilisé dans des secteurs comme l'agriculture, la psychologie, etc. Il a différents modèles et types.
Jetons un coup d'œil aux différents types et modèles d'ANOVA.
Types d'ANOVA-:
Classes de modèles ANOVA:
Qu'est-ce que l'ANOCVA ?
ANOCVA signifie « Analyse de la covariance ». C'est également un outil statistique utilisé pour l'analyse d'un échantillon ou d'un groupe d'échantillons d'une ou plusieurs variables sur la base de la covariance. Il utilise le modèle linéaire général, c'est-à-dire qu'il implique que la variable dépendante et la variable indépendante ont une relation linéaire.
Il est plus fiable car il utilise la covariance qui le rend statistiquement plus puissant. L'ANOCVA est difficile à calculer par rapport à l'ANOVA.
Nous pouvons le comprendre comme l'ANOVA et la régression utilisés ensemble dans une certaine mesure, c'est-à-dire que les deux variables (dépendantes et indépendantes) sont liées l'une à l'autre dans une relation linéaire. De plus, ils ont une homogénéité qui vient de la régression.
De plus, l'utilisation de l'ANOCVA et les résultats obtenus dépendent entièrement du type et de la nature des données. Généralement, l'ANOCVA vérifie si différentes moyennes de l'échantillon qui ont été ajustées pour les différences de variables indépendantes diffèrent aux différents niveaux de variables dépendantes.
En bref, l'ANOCVA est en fait un modèle ANOVA.
Principales différences entre l'ANOVA et l'ANOCVA
Foire aux questions (FAQ) sur l'ANOVA et l'ANOCVA
Une ANOVA à deux facteurs est-elle une ANOVA factorielle ?
Une ANOVA à deux facteurs n'est généralement pas une Anova factorielle. La principale différence entre les deux est:
ANOVA bidirectionnelle – Une ANOVA à deux facteurs nous aide à comprendre s'il existe une interaction entre les deux variables indépendantes. Il ajoute simplement une variable indépendante à la régression.ANOVA Actorale – D'autre part, une variable factorielle est utilisée pour déterminer la moyenne de deux ou plusieurs variables indépendantes. Il ajoute simplement un, deux ou plusieurs nombres de variables indépendantes à la régression.
Quelles sont les hypothèses de l'ANOVA ?
Les hypothèses d'Anova sont:
L'ANOVA est-elle paramétrique ?
L'ANOVA est paramétrique mais elle peut aussi être non paramétrique. Lorsqu'il est utilisé pour les données de score, il devient paramétrique et lorsqu'il est utilisé pour les données de classement ou de commande, il devient non paramétrique.
Que signifie la valeur P dans l'ANOVA ?
La valeur p représente la probabilité d'observer un résultat dans un test d'hypothèse statistique au moins aussi extrême qu'un résultat réellement observé.
Quelle est l'hypothèse nulle pour l'ANOVA ?
Il existe différentes hypothèses nulles pour l'Anova unidirectionnelle et bidirectionnelle.
Quelle est la différence entre Anova et le test t ?
Le test t et l'ANOVA sont utilisés pour déterminer les différences dans les moyennes de population de différents groupes. La principale différence entre Anova et le test t est que le test t est utilisé pour examiner la différence entre la moyenne de deux groupes uniquement. D'un autre côté, l'ANOVA est similaire à l'exécution de plusieurs tests t. Il peut examiner plus de deux groupes.
Conclusion
Les deux techniques (ANOVA et ANOCVA) servent à analyser les données statistiques ou l'échantillon ayant une ou plusieurs variables. Là où l'ANOVA utilise uniquement la variance, l'ANOCVA utilise la covariance pour connaître les résultats.
L'ANOVA utilise à la fois des modèles linéaires et non linéaires pour l'étude. En revanche, l'ANOCVA n'utilise que le modèle linéaire général pour l'étude. Par rapport à l'ANOVA, l'ANOCVA est plus fiable et impartiale.
L'ANOVA a moins de travail de calcul par rapport à l'ANOCVA, car dans l'ANOCVA d'abord, nous devons diviser les variations de traitement et de covariable, puis nous devons calculer la covariance.
L'ANOCVA est un modèle d'ANOVA et comprend à la fois l'ANOVA et la régression. Bien que l'ANOCVA soit une technique statistiquement plus puissante car elle utilise la covariance et combine également l'ANOCVA et la régression, nous ne pouvons pas l'utiliser à chaque fois.
Le choix de la meilleure technique d'analyse et de conclusion dépend de la nature et du type de données. Les statistiques ne peuvent nous donner que des résultats, l'interprétation des résultats dépend des personnes qui les utilisent.
C'est-à-dire qu'il existe différentes techniques statistiques dans le même but et toutes donnent des résultats différents. Par conséquent, il est très important de choisir la bonne technique pour obtenir les résultats corrects et les plus utiles.
De même, nous ne pouvons pas conclure que l'utilisation de l'ANOCVA nous donne à chaque fois les résultats les meilleurs et les plus corrects, bien qu'il s'agisse d'une méthode plus puissante et plus fiable. Mais encore une fois, cela dépend des données, de l'objectif et de la nature des données et de plusieurs autres facteurs, que les résultats soient corrects ou non.
Les références
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0163278703255248
- https://link.springer.com/article/10.1007/BF02294394
- https://eric.ed.gov/?id=ED222522
