Tabla de Contenidos

Diferencia entre ANOVA y ANOCVA (con tabla)

ANOVA y ANOCVA son dos técnicas diferentes que se utilizan en estadística para analizar los datos o muestras dados, ya sea con una variable o con más de una variable.

ANOVA vs ANOCVA

La diferencia entre ANOVA y ANOCVA es que ANOVA (Análisis de varianza) estudia la varianza de los datos estadísticos para el análisis y ANOCVA (Análisis de covarianza) estudia la covarianza de los datos estadísticos para el análisis.

Es decir, si estamos usando ANOVA, necesitamos conocer la varianza de los datos o muestra y, por otro lado, si estamos usando ANOCVA necesitamos conocer la covarianza de los datos estadísticos.

La elección de la técnica depende de los datos que se estén estudiando, es decir, depende de la categoría y naturaleza de los datos.

Tabla de comparación entre ANOVA y ANOCVA

Parámetro de comparación ANOVA ANOCVA

Sentido	ANOVA examina la varianza de los datos estadísticos dados.	ANOCVA examina la covarianza de los datos para su análisis.
Uso de covarianza	ANOVA no usa covarianza.	ANOCVA utiliza Covarianza.
De confianza	Menos confiable en comparación con ANOCVA.	ANOCVA es más confiable e imparcial en comparación con ANOVA.
Modelo	ANOVA utiliza modelos lineales y no lineales.	Mientras que ANOCVA usa solo un modelo lineal general.
Variable	ANOVA incluye variables categóricas.	ANOCVA incluye variables categóricas y de intervalo.

¿Qué es ANOVA?

ANOVA significa ‘Análisis de varianza’. Es una técnica estadística utilizada para el análisis de una determinada muestra o datos que tienen una o más de una variable. Se utiliza para observar la diferencia entre las medias de dos o tres o más variables presentes en una muestra.

Se puede utilizar tanto para el modelo lineal como para el modelo no lineal. ANOVA proporciona una prueba estadística de si dos o más medias poblacionales son iguales y, por lo tanto, generaliza la prueba t más allá de dos medias. Para usar el modelo ANOVA, simplemente dividimos las variaciones dentro del grupo en los tratamientos.

Es una técnica ampliamente utilizada y también un método popular, ya que incluye menos trabajo y los resultados rápidos se pueden calcular utilizando ANOVA. Además, las posibilidades de error son menores. Generalmente se utiliza en sectores como la agricultura, la psicología, etc. Tiene varios modelos y tipos.

Echemos un vistazo a varios tipos y modelos de ANOVA.

Tipos de ANOVA-:

ANOVA unidireccional– se utiliza para probar las diferencias entre dos o más grupos de datos independientes.
ANOVA factorial– se utiliza para el estudio de los efectos de interacción entre tratamientos (niveles de una variable independiente categórica).
ANOVA de medidas repetidas– Este tipo de ANOVA se utiliza cuando se utiliza el mismo sujeto para cada tratamiento.
Análisis de varianza multivariado– Comúnmente conocido como MANOVA, se utiliza cuando hay más de una variable de respuesta.

Clases de modelos ANOVA-:

Modelos de efectos fijos.
Modelos de efectos aleatorios.
Modelos de efectos mixtos.

¿Qué es ANOCVA?

ANOCVA significa ‘Análisis de covarianza’. También es una herramienta estadística utilizada para el análisis de una muestra o grupo de muestras de una o más de una variable en función de la Covarianza. Utiliza el modelo lineal general, es decir, implica que la variable dependiente y la variable independiente tienen una relación lineal.

Es más confiable ya que usa covarianza, lo que lo hace estadísticamente más poderoso. ANOCVA es difícil de calcular en comparación con ANOVA.

Podemos entenderlo como ANOVA y regresión usados juntos hasta cierto punto, es decir, las dos variables (dependientes e independientes) están relacionadas entre sí en una relación lineal. Además, tienen una homogeneidad que se debe a la regresión.

Además, el uso de ANOCVA y los resultados obtenidos de él dependen completamente del tipo y la naturaleza de los datos. Generalmente, ANOCVA verifica si las diferentes medias de la muestra que se han ajustado para diferencias en variables independientes difieren en los diferentes niveles de variables dependientes.

En resumen, ANOCVA es en realidad un modelo ANOVA.

Principales diferencias entre ANOVA y ANOCVA

ANOVA utiliza modelos lineales y no lineales. Mientras que ANOCVA solo usa un modelo lineal general.
Necesitamos encontrar la covarianza para usar ANOCVA. Pero en el caso de ANOVA la covarianza no sirve de nada.
ANOVA es una técnica estadística utilizada para observar la diferencia entre las variables. Por otro lado, ANOCVA es un modelo de ANOVA.
ANOCVA es imparcial y más confiable en comparación con ANOVA.
Debido al uso de covarianza, ANOCVA es estadísticamente más poderoso en comparación con ANOVA que no usa covarianza.
ANOVA divide las variaciones dentro del grupo de los tratamientos. Mientras que ANOCVA divide las variaciones entre grupos en tratamiento y covariable.
ANOCVA es una forma más avanzada de estudiar los datos en comparación con ANOVA.
ANOCVA combina ANOVA y regresión. Por tanto, más preferible que ANOVA.

Preguntas frecuentes (FAQ) sobre ANOVA y ANOCVA

¿Es un ANOVA bidireccional un ANOVA factorial?

Un ANOVA bidireccional generalmente no es un Anova factorial. La principal diferencia entre ambos es:

ANOVA bidireccional – Un ANOVA bidireccional nos ayuda a comprender si existe una interacción entre las dos variables independientes. Simplemente agrega una variable independiente a la regresión.
ANOVA Actorial – Por otro lado, se utiliza una variable factorial para determinar la media de dos o más variables independientes. Simplemente agrega uno, dos o más números de variables independientes a la regresión.

¿Cuáles son los supuestos de ANOVA?

Los supuestos de Anova son:

Distribución normal de la variable dependiente en cada grupo
Igual varianza para la población de cada grupo
Muestras extraídas de forma independiente
Las observaciones son independientes y aleatorias en cada muestra

¿Es ANOVA paramétrico?

ANOVA es paramétrico pero también puede ser no paramétrico. Cuando se usa para datos de puntuación, se vuelve paramétrico y cuando se usa para clasificar o ordenar datos, se vuelve no paramétrico.

¿Qué significa el valor P en ANOVA?

El valor p representa la probabilidad de observar un resultado en una prueba de hipótesis estadística al menos tan extremo como un resultado realmente observado.

¿Cuál es la hipótesis nula para ANOVA?

Existen diferentes hipótesis nulas para Anova de una y dos vías.

La hipótesis nula para ANOVA de una vía: la media de la variable dependiente para todos los grupos será la misma
La hipótesis nula para ANOVA bidireccional: tres hipótesis nulas diferentes que se enumeran a continuación:
Las medias son las mismas para las mismas observaciones de grupos de factores
Las medias son las mismas para las observaciones agrupadas por diferentes factores.
Dos factores no interactúan

¿Cuál es la diferencia entre Anova y la prueba t?

Tanto la prueba t como el ANOVA se utilizan para determinar las diferencias en las medias poblacionales de diferentes grupos. La principal diferencia entre Anova y la prueba t es que la prueba t se usa para examinar la diferencia en la media de dos grupos solamente. Por otro lado, ANOVA es similar a ejecutar múltiples pruebas t. Puede examinar más de dos grupos.

Conclusión

Ambas técnicas (ANOVA y ANOCVA) son para analizar los datos estadísticos o la muestra que tiene una o más de una variable. Donde ANOVA usa solo la varianza, ANOCVA usa la covarianza para encontrar los resultados.

ANOVA utiliza modelos lineales y no lineales para el estudio. Por otro lado, ANOCVA solo utiliza el modelo lineal general para el estudio. En comparación con ANOVA, ANOCVA es más confiable e imparcial.

ANOVA tiene menos trabajo de cálculo en comparación con ANOCVA, ya que en ANOCVA primero, tenemos que dividir las variaciones en el tratamiento y la covarianza y luego necesitamos calcular la covarianza.

ANOCVA es un modelo de ANOVA e incluye tanto ANOVA como regresión. Aunque ANOCVA es una técnica estadísticamente más poderosa, ya que utiliza la covarianza y también combina ANOCVA y regresión, no podemos utilizarla siempre.

La elección de la mejor técnica para el análisis y la conclusión depende de la naturaleza y el tipo de datos. Las estadísticas solo pueden darnos resultados, la interpretación de los resultados depende de las personas que la utilicen.

Es decir, hay varias técnicas en estadística para el mismo propósito y todas dan resultados diferentes, diferentes. Por lo tanto, elegir la técnica correcta es más importante para obtener los resultados correctos y más útiles.

Del mismo modo, no podemos concluir que el uso de ANOCVA nos brinde los mejores y más correctos resultados cada vez, aunque es un método más poderoso y confiable. Pero, nuevamente, depende de los datos, el propósito y la naturaleza de los datos y de varios otros factores si los resultados son correctos o no.