Regresión frente a ANOVA
Regresión y ANOVA (Análisis de Varianza) son dos métodos en la teoría estadística para analizar el comportamiento de una variable en comparación con otra. En la regresión, suele ser la variación de la variable dependiente basada en la variable independiente, mientras que en ANOVA es la variación de los atributos de dos muestras de dos poblaciones.
Más sobre la regresión
La regresión es un método estadístico utilizado para dibujar la relación entre dos variables. A menudo, cuando se recopilan datos, puede haber variables que dependen de otras. La relación exacta entre esas variables solo puede establecerse mediante métodos de regresión. Determinar esta relación ayuda a comprender y predecir el comportamiento de una variable con respecto a la otra.
La aplicación más común del análisis de regresión es estimar el valor de la variable dependiente para un valor o rango de valores dado de las variables dependientes. Por ejemplo, utilizando la regresión podemos establecer la relación entre el precio de la materia prima y el consumo en función de los datos recopilados de una muestra aleatoria. El análisis de regresión producirá una función de regresión del conjunto de datos, que es un modelo matemático que se ajusta mejor a los datos disponibles. Esto se puede representar fácilmente mediante un diagrama de dispersión. Gráficamente, la regresión es equivalente a encontrar la mejor curva de ajuste para el conjunto de datos dado. La función de la curva es la función de regresión. Utilizando el modelo matemático, se puede predecir el uso de un producto a un precio determinado.
Por lo tanto, el análisis de regresión se usa ampliamente para predecir y pronosticar. También se utiliza para establecer relaciones en datos experimentales, en los campos de la física, la química y muchas disciplinas de las ciencias naturales y la ingeniería. Si la relación o la función de regresión es una función lineal, entonces el proceso se conoce como regresión lineal. En el diagrama de dispersión, se puede representar como una línea recta. Si la función no es una combinación lineal de los parámetros, entonces la regresión no es lineal.
Más sobre ANOVA (Análisis de varianza)
ANOVA no implica explícitamente el análisis de una relación entre dos o más variables. Más bien verifica si dos o más muestras de diferentes poblaciones tienen la misma media. Por ejemplo, considere los resultados de una prueba realizada para un grado en la escuela. Aunque las pruebas son diferentes, el desempeño puede ser similar de una clase a otra. Un método para verificar esto es comparando las medias de cada clase. ANOVA o ANálisis de Varianza permite probar esta hipótesis. Básicamente, ANOVA se puede considerar como una extensión de la prueba t, donde se comparan las medias de las dos muestras extraídas de dos poblaciones.
La idea fundamental de ANOVA es considerar la variación dentro de la muestra y la variación entre las muestras. La variación dentro de la muestra se puede atribuir a la aleatoriedad, mientras que la variación entre muestras se puede atribuir tanto a la aleatoriedad como a otros factores externos. El análisis de varianza se basa en tres modelos; modelo de efectos fijos, modelo de efectos aleatorios y modelo de efectos mixtos.
¿Cuál es la diferencia entre Regresión y ANOVA?
• ANOVA es el análisis de variación entre dos o más muestras, mientras que la regresión es el análisis de una relación entre dos o más variables.
• La teoría ANOVA se aplica usando tres modelos básicos (modelo de efectos fijos, modelo de efectos aleatorios y modelo de efectos mixtos) mientras que la regresión se aplica usando dos modelos (modelo de regresión lineal y modelo de regresión múltiple).
• ANOVA y Regresión son dos versiones del Modelo Lineal General (GLM). ANOVA se basa en variables predictoras categóricas, mientras que la regresión se basa en variables predictoras cuantitativas.
• La regresión es la técnica más flexible y se utiliza para pronosticar y predecir, mientras que ANOVA se utiliza para comparar la igualdad de dos o más poblaciones.
