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Faits marquants
- L'ANOVA teste les différences entre les moyennes de groupe, tandis que la régression modélise la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
- L'ANOVA se concentre sur les variables indépendantes catégorielles, tandis que la régression peut gérer à la fois les variables indépendantes catégorielles et continues.
- L'ANOVA donne une statistique F, tandis que la régression fournit des coefficients et des statistiques t.
Anova vs régression
La différence entre Anova et la régression est que Anova est implémentée sur des variables aléatoires, mais la régression est implémentée sur la variable indépendante ou fixe. Alors que Anova est largement utilisé pour mesurer la moyenne commune basée sur plusieurs groupes, la régression est largement utilisée pour marquer les prédictions ou les estimations associées à la variable dépendante.
L'anova ou l'analyse de la variance peut être appliquée aux ensembles qui n'ont aucun rapport les uns avec les autres. Il est largement utilisé pour trouver la moyenne commune associée aux groupes.
Son application est diffusée pour des variables aléatoires. L'Anova est regroupée en effet fixe, effet mixte et effet aléatoire. Il a un nombre d'erreurs supérieur à un.
La régression est appliquée pour trouver la relation entre les ensembles de variables. Il est implémenté à des variables indépendantes ou fixes, et un seul terme d'erreur lui est associé, appelé résidu.
Il peut être ramifié en régression linéaire et régression multiple.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Anova | Régression |
|---|---|---|
| Définition | L'Anova est implémentée pour les variables aléatoires. Il est utilisé dans des variables diverses et non particulièrement liées ou associées les unes aux autres. | La régression peut être décrite comme une procédure statistique efficace pour former un lien entre des groupes de variables. |
| Nature des variables et variables utilisées | La régression est implémentée sur des variables fixes ou indépendantes. Il est utilisé indépendamment ainsi qu'un ensemble indépendant de variables. | Pour trouver la moyenne commune associée à divers groupes, l'ANOVA ou l'analyse de la variance est largement utilisée. |
| Utilité du test | La présence du terme d'erreur associé à la régression entraîne l'écart des prédictions, et il est connu sous le nom de résidu. Un seul terme d'erreur est associé à la régression. | Les praticiens se concentrent sur l'utilisation de la régression, principalement pour marquer des prédictions ou des estimations basées sur la variable dépendante. |
| Erreurs | L'Anova est associée à des erreurs. Contrairement au cas de la régression, il s'accompagne de plus d'un nombre d'erreurs. | L'Anova peut être divisée en trois catégories, et elles sont les suivantes : effet fixe, effet aléatoire et effet mixte. |
| Types | La régression est généralement classée en deux formes, et elles sont les suivantes: régression multiple et régression linéaire. | La régression est généralement classée en deux formes et elles sont les suivantes: régression multiple et régression linéaire. |
Qu'est-ce qu'Anova ?
Anova est l'abréviation d'analyse de variance et c'est une forme d'instrument statistique appliqué à une variété de variables aléatoires.
Il est associé à un ensemble de groupes non liés entre eux pour cartographier l'existence d'une moyenne commune.
Il segmente une variabilité remarquée située à l'intérieur d'un ensemble de données dans les parties suivantes - facteurs aléatoires et systématiques. Contrairement aux facteurs aléatoires, les facteurs systématiques offrent un impact des statistiques sur l'ensemble de données.
Dans une étude de régression, l'influence ou l'impact des variables indépendantes sur les variables dépendantes est déterminé ou trouvé à l'aide de l'Anova. Elle est également connue sous le nom d'analyse de la variance de Fisher.
L'Anova est la suite des tests t et z. Il est utilisé pour séparer les données de variance qui sont observées pour demander des examens supplémentaires.
S'il n'y a pas d'établissement de variance entre les groupes, le rapport F de l'Anova doit être proche de 1 ou égal.
L'ANOVA unidirectionnelle est appliquée à trois ensembles de données ou plus pour acquérir des informations sur la relation entre les variables indépendantes et dépendantes.
Qu'est-ce que la régression ?
La régression est connue pour être une procédure statistique efficace pour établir une connexion entre des groupes de variables.
L'analyse de régression est utilisée pour les variables dépendantes ainsi qu'une ou plusieurs variables de nature indépendante.
C'est une méthode efficace et alignée pour appréhender l'impact sur la variable dépendante associée à une ou plusieurs variables indépendantes.
Il s'agit d'une procédure statistique largement utilisée dans les domaines de l'investissement et de la finance et dans d'autres domaines qui s'alignent sur la prédiction du caractère et de la force du lien ou de la relation entre une série de différentes variables ou variables indépendantes et une variable dépendante.
La relation ou le lien entre les variables peut être compris à l'aide de la régression. La régression peut prendre la forme de deux formes qui sont la régression linéaire multiple et la régression linéaire simple.
La régression n'a qu'un seul terme d'erreur qui peut également être appelé résiduel. Ce terme d'erreur est responsable de la déviation des résultats associée à la régression.
Basée sur des variables dépendantes, la régression aide les praticiens à faire des prédictions ou des estimations.
Il est largement utilisé dans les variables fixes ou les variables indépendantes et travaille sur l'établissement de liens ou de relations entre plusieurs ensembles de variables.
Différences principales entre Anova et régression
- L'Anova est appliquée à des ensembles de variables qui ne sont pas liées les unes aux autres. D'autre part, la régression est un outil statistique pour établir une connexion entre des ensembles de variables.
- L'Anova est implémentée pour une variété de variables aléatoires et non liées les unes aux autres. En revanche, la régression est mise en œuvre sur des variables fixes ou des variables dépendantes et indépendantes.
- Anova est utilisé pour trouver les résultats de la moyenne commune impliqués dans divers ensembles. D'autre part, la régression est utilisée pour dessiner des prédictions ou des estimations basées sur des variables dépendantes.
- L'anova est associée à plus d'une erreur, mais la régression est associée à un terme d'erreur.
- Anova a trois types : effet fixe, effet aléatoire et effet mixte. En revanche, une régression peut être classée en régression multiple et linéaire.
- https://www.jstor.org/stable/2346223
- https://bmcphysiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6793-8-16
Dernière mise à jour : 13 juillet 2023
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Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
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