ANOVAとANCOVAの違い

ANOVAは、ビジネス、経済学、心理学、生物学、教育など、さまざまな分野で研究を行うための効果的な手法です。制御されていない独立変数の結果を考慮した後、両方とも制御された独立変数の結果として関連付けられた従属変数の平均値の分散をチェックするために使用されるため、ANCOVAでは誤解されがちです。

分散分析は、2つ以上の母集団の平均を比較して対比するために使用されます。 ANCOVAは、他の変数を考慮しながら、2つ以上の母集団の1つの変数を比較するために使用されます。 ANOVAとANCOVAの違いを知るために記事を一目見てください。

比較基準	分散分析	ANCOVA
意味	ANOVAは、均質性について複数のデータグループの平均値の違いを調べるプロセスです。	ANCOVAは、調査に着手する前に、従属変数から1つ以上のメートル法でスケールされた望ましくない変数の影響を取り除く技術です。
用途	線形モデルと非線形モデルの両方が使用されます。	線形モデルのみが使用されます。
含む	カテゴリカル変数	カテゴリカル変数と区間変数
共変量	無視した	検討中
BGの変化	治療間のグループ間の属性（BG）の変動。	群間の変動（BG）を治療と共変量に分けます。
WGバリエーション	個人差へのグループ内の属性（WG）バリエーション。	グループ内（WG）変動を個人差に分け、共変量します。

分散分析は、分散分析に拡張され、サンプル間の変動量に対応するサンプル内の変動量を調べることによって、2つ以上の母集団の平均の差を決定するために使用される統計的手法として説明されます。データセット内の変動の合計量を2つの部分、つまり偶然に起因する量と特定の原因に起因する量に分けます。

仮定されているか、従属変数に影響を与える要因を分析する方法です。それはまた、多数の可能な値からなる、因子内の異なるカテゴリー間の変動を研究するためにも使用され得る。それは2つのタイプです：

ANCOVAはAnalysis of Covarianceの略で、ANOVAの拡張形式であり、調査を実行する前に従属変数から1つ以上の区間スケールの外部変数の影響を排除します。それはANOVAと回帰分析の中間点で、他の変数の変動性を考慮しながら、2つ以上の母集団の1つの変数を比較できます。

独立変数のセットが因子（カテゴリ独立変数）と共変量（メトリック独立変数）の両方で構成されている場合、使用される手法はANCOVAと呼ばれます。共変量による従属変数の違いは、各治療条件内での従属変数の平均値の調整によって取り除かれます。

この手法は、メトリック独立変数が従属変数と線形に関連付けられ、他の要因とは関連付けられない場合に適しています。それはある特定の仮定に基づいています：

ANOVAとANCOVAの主な違い

AOVAとANCOVAの違いが関係している限り、以下の点は重要です。

同質性について複数のグループの平均間の分散を特定する手法は、分散分析または分散分析として知られています。研究に着手する前に従属変数から1つ以上のメートル法でスケールされた望ましくない変数の影響を取り除くために使用される統計的プロセスはANCOVAとして知られています。
ANOVAは線形モデルと非線形モデルの両方を使用します。それどころか、ANCOVAは線形モデルのみを使用します。
ANOVAは、カテゴリカル独立変数、すなわち因子のみを伴います。これとは対照的に、ANCOVAはカテゴリカル変数とメトリック独立変数を含みます。
ANOVAでは共変量は考慮されませんが、ANCOVAでは考慮されます。
ＡＮＯＶＡは、群のバリエーション間で、治療のみを特徴としています。これとは対照的に、ANCOVAはグループバリエーションを治療と共変量に分けます。
ＡＮＯＶＡは、特に個体差に対して群内変動を示す。 ANCOVAとは異なり、これは個人差とグループ共分散のグループ分散内で分岐します。