Ancova y Anova
ancova vs
Ancova y anova son diferentes métodos de análisis. Es un poco difícil encontrar una diferencia entre los dos, ya que son similares en muchos aspectos. Ancova y Anova vienen en diferentes diseños para hacer el análisis.
Anova es el análisis de varianza y Ancova es el análisis de covarianza. Anova se utiliza principalmente para revelar los efectos principales y de interfaz de las variables independientes en las variables dependientes. El efecto principal tiene un efecto directo en las variables independientes en las variables dependientes.
El modelo de Anova revela el efecto de la interacción en una base incorporada. En Anova, la estadística clave es la prueba F de la diferencia de medias grupales. Comprueba si las medias grupales formadas por valores de variable independiente son tan diferentes que no se ha producido por casualidad.
El modelo de Annova se calcula utilizando la fórmula; Variación de BG atribuida a IV dividida por variación de WG atribuida a diferencias individuales. El modelo de anocova se calcula utilizando la fórmula; Variación de BG atribuida a IV
+ Variación de BG atribuida a COV dividida por variación de WG atribuida + Variación de WG atribuida a diferencias individuales a COV.
Mientras Annova ignora la covariable, Ancova considera la covariable. Cuando Annova presenta una variación de BG exclusivamente al tratamiento, Anocova separa la variación de BG en COV y TX. Mientras que Annova presenta la variación de WG únicamente a las diferencias individuales, Ancova separa esta variación en COV y diferencias individuales.
Al considerar los estudios aleatorios, tanto los métodos de Annova como los de Ancova son imparciales. Sin embargo, se ve que ANCOVA tiene más poder. Si la tarea de tratamiento se basa en la línea de base, se considera que ANCOVA es solo imparcial.
Resumen
1. Es un poco difícil distinguir entre los dos modelos, ya que son casi similares en muchos aspectos. Ancova y Anova vienen en diferentes diseños para hacer el análisis. 2. Anova es el análisis de varianza y Ancova es el análisis de covarianza. 3. Anova se utiliza principalmente para revelar los efectos principales y de interfaz de las variables independientes en la variable dependiente. 4. Mientras Annova ignora la covariable, Ancova considera la covariable. 5. Cuando Annova presenta una variación de BG exclusivamente al tratamiento, Anocova separa la variación de BG en COV y TX.
1. Mientras que Annova presenta la variación de WG únicamente a diferencias individuales, Ancova separa esta variación en COV y diferencias individuales. 2. Al considerar los estudios aleatorios, tanto los métodos de Annova como los de Ancova son imparciales. Sin embargo, se ve que ANCOVA tiene más poder.
