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Vidéo: Que signifie l'analyse de covariance ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Analyse de covariance ( ANCOVA ) est l'inclusion d'une variable continue en plus des variables d'intérêt (c'est-à-dire la variable dépendante et indépendante) comme moyens pour le contrôle. ANCOVA peut alors être utilisé comme moyens pour éliminer la variance indésirable sur la variable dépendante.
Alors, à quoi sert l'analyse de covariance ?
Analyse de covariance est habitué tester les effets principaux et d'interaction des variables catégorielles sur une variable dépendante continue, en contrôlant les effets d'autres variables continues sélectionnées, qui varient avec la variable dépendante. Les variables de contrôle sont appelées les « covariables ».
Deuxièmement, que nous dit Ancova ? ANCOVA évalue si les moyennes d'une variable dépendante (VD) sont égales entre les niveaux d'une variable indépendante (IV) catégorielle souvent appelée traitement, tout en contrôlant statistiquement les effets d'autres variables continues qui ne sont pas d'intérêt principal, appelées covariables (CV) ou des variables de nuisance.
De plus, comment analysez-vous la covariance ?
Vous pouvez utiliser la covariance pour déterminer la direction d'une relation linéaire entre deux variables comme suit:
- Si les deux variables ont tendance à augmenter ou à diminuer ensemble, le coefficient est positif.
- Si une variable tend à augmenter tandis que l'autre diminue, le coefficient est négatif.
Pourquoi Ancova est meilleur(e) que Anova?
ANOVA est utilisé pour comparer et contraster les moyennes de deux ou plus populations. ANCOVA est utilisé pour comparer une variable sur deux ou plus population tout en considérant d'autres variables.
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