Regresión vs ANOVA - Las 5 mejores diferencias (con infografías)

Diferencia entre regresión vs ANOVA

El análisis de regresión y el análisis ANOVA son dos metodologías ampliamente utilizadas en estadística y son las dos caras de la misma moneda. El término ANOVA se refiere a un análisis de varianza, mientras que la regresión es una herramienta estadística. Es muy difícil distinguir entre regresión y ANOVA, ya que a menudo se usan indistintamente y son aplicables solo cuando hay una variable de resultado continua. En este artículo de regresión vs ANOVA, trataremos de comprender la diferencia entre los dos y su naturaleza y alcance del trabajo en detalle.

Comparación cabeza a cabeza entre regresión vs ANOVA (infografía)

A continuación se muestran las 5 principales diferencias entre Regresión y ANOVA

Diferencias clave entre regresión y ANOVA

Tanto Regression vs ANOVA son opciones populares en el mercado; discutamos algunas de las principales diferencias entre la regresión y ANOVA

ANOVA se usa como una herramienta para definir la cantidad de delta si los predictores del modelo reducen la varianza residual. Mientras que, por otro lado, el análisis de regresión del espectro se utiliza para analizar cuál es el cambio en la respuesta esperada cuando el valor del predictor ha cambiado en una cantidad dada. Aunque ANOVA también se puede aplicar al modelo de regresión
La regresión se centra en el funcionamiento de una variable independiente o continua. Existe solo un término de error único en la regresión. Por el contrario, en ANOVA puede haber varios términos de error involucrados
ANOVA se utiliza para determinar el promedio común o la media común. Por otro lado, el análisis de regresión se realiza principalmente para analizar la dependencia de variables independientes. La primera prueba de regresión se puede encontrar en el Método del libro de mínimos cuadrados de Legendre
ANOVA viene con tres modelos, mientras que la regresión viene con dos modelos.
La regresión se usa ampliamente para predecir y pronosticar, también se ajusta a una línea de mínimos cuadrados a los datos, mientras que, por otro lado, ANOVA ayuda a clasificar los datos y a encontrar promedios en grandes conjuntos de datos.
La regresión se usa para determinar la relación entre un predictor y la respuesta. Por otro lado, ANOVA se usa para juzgar cuál es el impacto de un predictor o el conjunto completo de predictores en el residual
ANOVA se define más comúnmente como un caso de regresión diferente o alternativo, pero desde la perspectiva de los usuarios, hay un sabor diferente si la variable independiente es categórica. Debe usar ANOVA; de lo contrario, el usuario debe usar el análisis de regresión para obtener mejores resultados y un análisis más profundo de los datos.

Tabla de comparación de regresión vs ANOVA

A continuación se muestra la comparación más alta entre Regresión vs ANOVA

Regresión	ANOVA
El análisis de regresión se utiliza para establecer una relación significativa entre dos variables aleatorias y cuál es la relación entre ambas.	ANOVA se usa para calcular o detectar la media promedio o cuál es el punto medio entre las dos variables aleatorias dadas en el conjunto de datos
Su método estadístico es ampliamente utilizado para fines de pronóstico y también para predecir la tendencia futura.	Se basa en la lógica de la prueba t que está extrayendo medias de los datos de muestra de dos variables aleatorias
Es una técnica flexible y amigable en comparación con ANOVA	Se usa comúnmente para la igualdad de dos o más poblaciones.
Se basa en variables predictoras cuantitativas.	Se basa en variables predictoras categóricas.
Fue utilizado por primera vez por investigadores en el siglo ^XIX .	Fue utilizado por primera vez por investigadores en el siglo XIX.

Conclusión - Regresión vs ANOVA

Tanto la Regresión como el ANOVA tienen más similitudes que diferencias, por eso es difícil comentar las diferencias entre los dos métodos estadísticos. Ambos métodos a menudo pueden conducir a resultados diferentes en los mismos datos cuando se prueban. Estos son los dos métodos en la teoría estadística para analizar el comportamiento de una variable en comparación con otra. Sin embargo, ambos son reconocidos y se utilizan ampliamente en el mundo estadístico desde el comienzo de la investigación.

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Esta ha sido una guía para la principal diferencia entre Regresión vs ANOVA. Aquí también discutimos las diferencias clave entre Regresión y ANOVA con infografías y tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información.