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Analyse de covariance
L'analyse de la covariance (ANCOVA) est une méthode statistique visant à tester, par un modèle linéaire général, l'effet sur une variable dépendante continue d'une ou plusieurs variables indépendantes catégorielles, indépendamment de l'effet d'autres facteurs quantitatif continus, dits covariables. En d'autres termes, l'ANCOVA est une combinaison entre une ANOVA et une régression de telle sorte que l'ANCOVA permet de tester si certains facteurs ont un effet sur la variable résultat après avoir enlevé la variance due aux covariables. L'inclusion de covariables peut accroître la puissance statistique parce qu'elles sont la cause d'une certaine variabilité.

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Statistiques (Anglais => Français)

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ancova
=> analyse de covariance
voir modèles de covariance
 
covariance

Covariance model => Modèle comportant des variables explicatives quantitatives et qualitatives. Les variables d'intérêt principal étant alors les variables qualitatives alors que les variables quantitatives sont introduites en priorité pour réduire la variance des termes d'erreur. [quand on n'utilise que des variables qualitatives on parle de modèles de variance (Cf. ANOVA)]

Analysis of covariance (ANCOVA) => L'analyse de covariance combine les caractéristiques de l'ANOVA et de la régression. On enrichit le modèle ANOVA contenant les effets de facteurs avec une ou plusieurs variables quantitatives en relation avec la variable réponse (à expliquer). Chaque variable quantitative est introduite sous le nom de variable concomitante ou covariable (Cf. covariate). En ajoutant ces variables quantitatives, on dit qu'on procède à un ajustement pour ces variables (par exemple l'âge ou le sexe), qui seront ainsi "controlées".
En dehors de la définition stricte que l'on vient de lire, l'analyse de covariance désigne par extension presque toutes les formes d'analyse qui évaluent une relation entre une variable réponse (à expliquer) et un certain nombre de variables explicatives.

En cas de modèle de régression multiple (Cf. multiple regression model ) des variables additionnelles, connues comme sans effet sur la variable réponse, tels l'âge ou le sexe, sont intégrées au modèle en tant que covariables confondantes (de brouillage) surtout si les groupes comparés diffèrent notablement pour ces variables là. On dit qu'on a ajusté le modèle quant à ces variables (âge et sexe par exemple). On attend qu'après un tel ajustement le coefficient de régression concernant l'effet significatif étudié soit différent de celui qu'on aurait obtenu à partir d'un modèle univarié n'impliquant que la variable principale visée.



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