Diferença entre regressão e ANOVA
Tanto a regressão quanto a ANOVA são os modelos estatísticos usados para prever o resultado contínuo, mas no caso da regressão, o resultado contínuo é previsto com base em uma ou mais variáveis preditivas contínuas, enquanto no caso de ANOVA o resultado contínuo é previsto com base em uma ou mais de uma variável preditora categórica.
A regressão é um método estatístico para estabelecer a relação entre conjuntos de variáveis a fim de fazer previsões da variável dependente com a ajuda de variáveis independentes. A ANOVA, por outro lado, é uma ferramenta estatística aplicada a grupos não relacionados para descobrir se eles têm uma média comum.
O que é regressão?
A regressão é um método estatístico muito eficaz para estabelecer a relação entre conjuntos de variáveis. As variáveis para as quais a análise de regressão é feita são a variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É um método para entender o efeito em uma variável dependente de uma ou mais de uma variável independente.
- Suponha, por exemplo; uma empresa de tintas usa um dos derivados do solvente bruto e monômeros como matéria-prima. Podemos fazer uma análise de regressão entre o preço dessa matéria-prima e o preço do petróleo Brent.
- Neste exemplo, o preço da matéria-prima é a variável dependente e o preço do Brent é a variável independente.
- Como o preço dos solventes e monômeros aumenta e diminui de preço com o aumento e a queda dos preços do Brent, o preço da matéria-prima é a variável dependente.
- Da mesma forma, para qualquer decisão empresarial com o objetivo de validar uma hipótese de que determinada ação levará ao aumento da lucratividade de uma divisão pode ser validada com base no resultado da regressão entre as variáveis dependentes e independentes.
O que é Anova?
ANOVA é a forma abreviada de análise de variância. ANOVA é uma ferramenta estatística geralmente usada em variáveis aleatórias. Trata-se de um grupo não relacionado diretamente entre si, a fim de descobrir se existe algum meio comum.
- Um exemplo simples para entender esse ponto é executar a ANOVA para a série de notas de alunos de diferentes faculdades a fim de tentar descobrir se um aluno de uma escola é melhor que o outro.
- Outro exemplo pode ser se duas equipes de pesquisa distintas estiverem pesquisando produtos diferentes não relacionados entre si. ANOVA ajudará a descobrir qual está fornecendo os melhores resultados. As três técnicas populares de ANOVA são efeito aleatório, efeito fixo e efeito misto.
Infografia de regressão vs ANOVA
Principais diferenças entre regressão e ANOVA
- A regressão é aplicada a variáveis que são principalmente fixas ou independentes por natureza, e ANOVA é aplicada a variáveis aleatórias.
- A regressão é usada principalmente em duas formas; eles são regressão linear e regressão múltipla; outras formas difíceis de regressão também estão presentes na teoria; esses tipos são mais amplamente usados na prática. Por outro lado, existem três tipos populares de ANOVA: efeito aleatório, efeito fixo e efeito misto.
- A regressão é usada principalmente para fazer estimativas ou previsões para a variável dependente com a ajuda de uma ou várias variáveis independentes, e ANOVA é usada para encontrar uma média comum entre variáveis de grupos diferentes.
- No caso de regressão, o número do termo de erro é um, mas no caso da ANOVA, o número do termo de erro é mais de um.
Tabela Comparativa
| Base | Regressão | ANOVA | ||
| Definição | A regressão é um método estatístico muito eficaz para estabelecer a relação entre conjuntos de variáveis. | ANOVA é a forma abreviada de análise de variância. É aplicado a grupos não relacionados para descobrir se eles têm uma média comum | ||
| Natureza da Variável | A regressão é aplicada a variáveis independentes ou variáveis fixas. | ANOVA é aplicada a variáveis que são de natureza aleatória | ||
| Tipos | A regressão é usada principalmente em duas formas. Eles são regressão linear e regressão múltipla; o último é quando o número de variáveis independentes é mais de um. | Os três tipos populares de ANOVA são efeito aleatório, efeito fixo e efeito misto. | ||
| Exemplos | Uma empresa de tintas usa solvente e monômeros como matéria-prima, que é um derivado do petróleo; podemos fazer uma análise de regressão entre o preço dessa matéria-prima e o preço do petróleo Brent. | Suponha que duas equipes de pesquisa separadas estejam pesquisando produtos diferentes não relacionados entre si. ANOVA ajudará a descobrir qual está fornecendo os melhores resultados. | ||
| Variáveis Usadas | A regressão é aplicada a dois conjuntos de variáveis, um deles é a variável dependente e o outro é a variável independente. O número de variáveis independentes na regressão pode ser um ou mais de um. | ANOVA é aplicada a variáveis diferentes, que não necessariamente se relacionam entre si. | ||
| Uso do Teste | A regressão é usada principalmente por profissionais ou especialistas do setor para fazer estimativas ou previsões para a variável dependente. | ANOVA é usada para encontrar uma média comum entre variáveis de grupos diferentes. | ||
| Erros | As previsões feitas pela análise de regressão nem sempre são desejáveis; isso é devido ao termo de erro em uma regressão, esse termo de erro também é conhecido como residual. No caso de regressão, o número do termo de erro é um. | O número de erros no caso de ANOVA, ao contrário da regressão, é mais de um. |
Conclusão
As regressões e ANOVA são ferramentas estatísticas poderosas que são aplicadas a várias variáveis. A regressão é usada para fazer previsões da variável dependente com a ajuda de variáveis independentes que possuem algumas relações. É útil validar uma hipótese de se a hipótese feita é correta ou não.
A regressão é usada em variáveis que são fixas ou independentes por natureza e pode ser feita com o uso de uma única variável independente ou múltiplas variáveis independentes. ANOVA é usada para encontrar um comum entre variáveis de grupos diferentes que não estão relacionados entre si. Não é usado para fazer uma previsão ou estimativa, mas para compreender as relações entre o conjunto de variáveis.
