Regresión vs ANOVA

Diferencia entre regresión y ANOVA

Tanto la regresión como el ANOVA son los modelos estadísticos que se utilizan para predecir el resultado continuo, pero en el caso de la regresión, el resultado continuo se predice sobre la base de una o más de una variable predictora continua, mientras que en el caso de ANOVA el resultado continuo es predicen sobre la base de una o más de una variable predictiva categórica.

La regresión es un método estadístico para establecer la relación entre conjuntos de variables con el fin de hacer predicciones de la variable dependiente con la ayuda de variables independientes, ANOVA, por otro lado, es una herramienta estadística aplicada en grupos no relacionados para averiguar si tienen un medio común.

¿Qué es la regresión?

La regresión es un método estadístico muy eficaz para establecer la relación entre conjuntos de variables. Las variables para las que se realiza el análisis de regresión son la variable dependiente y una o más variables independientes. Es un método para comprender el efecto sobre una variable dependiente de una o más de una variable independiente.

• Supongamos, por ejemplo, que una empresa de pinturas utiliza uno de los derivados del disolvente y monómeros crudos como materia prima, podemos ejecutar un análisis de regresión entre el precio de esa materia prima y el precio de los precios del crudo Brent.
• En este ejemplo, el precio de la materia prima es la variable dependiente y el precio de los precios del Brent es la variable independiente.
• A medida que el precio de los disolventes y monómeros aumenta y disminuye con el aumento y la caída de los precios del Brent, el precio de la materia prima es la variable dependiente.
• Del mismo modo, para cualquier decisión empresarial con el fin de validar una hipótesis de que una determinada acción conducirá al aumento de la rentabilidad de una división, se puede validar con base en el resultado de la regresión entre las variables dependientes e independientes.

¿Qué es Anova?

ANOVA es la forma abreviada de análisis de varianza. ANOVA es una herramienta estadística que se utiliza generalmente en variables aleatorias. Se trata de grupos que no están directamente relacionados entre sí para averiguar si existen medios comunes.

• Un ejemplo sencillo para entender este punto es ejecutar ANOVA para la serie de calificaciones de estudiantes de diferentes universidades con el fin de tratar de averiguar si un estudiante de una escuela es mejor que el otro.
• Otro ejemplo puede ser si dos equipos de investigación separados están investigando diferentes productos que no están relacionados entre sí. ANOVA ayudará a encontrar cuál ofrece mejores resultados. Las tres técnicas populares de ANOVA son un efecto aleatorio, un efecto fijo y un efecto mixto.

Infografía de regresión vs ANOVA

Diferencias clave entre regresión y ANOVA

• La regresión se aplica a variables que son en su mayoría de naturaleza fija o independiente y ANOVA se aplica a variables aleatorias.
• La regresión se usa principalmente en dos formas: regresión lineal y regresión múltiple, aunque en teoría también están presentes otras formas de regresión, esos tipos se usan más ampliamente en la práctica, por otro lado, hay tres tipos populares de ANOVA: son aleatorios. efecto, efecto fijo y efecto mixto.
• La regresión se utiliza principalmente para realizar estimaciones o predicciones para la variable dependiente con la ayuda de una o varias variables independientes y ANOVA se utiliza para encontrar una media común entre variables de diferentes grupos.
• En el caso de la regresión, el número del término de error es uno, pero en el caso de ANOVA, el número del término de error es más de uno.

Tabla comparativa

Conclusión

Tanto las regresiones como ANOVA son poderosas herramientas estadísticas que se aplican a múltiples variables. La regresión se usa para hacer predicciones de la variable dependiente con la ayuda de variables independientes que tienen algunas relaciones. Es útil validar una hipótesis sobre si la hipótesis formulada es correcta o no.

La regresión se usa en variables que son de naturaleza fija o independiente y se puede hacer con el uso de una sola variable independiente o múltiples variables independientes. ANOVA se utiliza para encontrar un común entre variables de diferentes grupos que no están relacionados entre sí. No se utiliza para hacer una predicción o estimación, sino para comprender las relaciones entre el conjunto de variables.