¿Es un análisis de regresión múltiple más útil / perspicaz para la relación entre IV y DV que un ANOVA?

ANOVA y regresión lineal múltiple son equivalentes.

ANOVA es solo una regresión con todos los IVs categóricos. ANCOVA es una regresión con una combinación de IV categóricas y continuas.

Los dos métodos se desarrollaron por separado: ANOVA desarrollado en agricultura, la regresión desarrollada en geografía (para obtener una medición precisa de la Tierra). Más tarde se observó que son equivalentes. En términos de matriz, ambos son:

[matemáticas] Y = Xb + e [/ matemáticas]

La salida tiene un formato diferente en la mayoría de los programas de computadora. Lo que es más útil es en parte a lo que está acostumbrado, pero también a lo que le interesa discutir.

Regresión es un término para una amplia gama de métodos. ANOVA es equivalente a la regresión lineal, que tiene una variable dependiente continua y puede tener cualquier tipo de variable independiente.

Si bien ANOVA y la regresión son matemáticamente equivalentes, son procesos diferentes con una lógica subyacente diferente.

Por lo general, encuentro que el modelado de regresión me da más información ya que esto se centra en la estimación de los parámetros individuales del modelo, aunque a veces también me referiré al ANOVA generado a partir del modelo.

ANOVA prueba si la variación entre los grupos es estadísticamente significativa, lo que personalmente a menudo encuentro menos útil, pero realmente depende de lo que intente probar.

La segunda parte de su pregunta realmente no tiene ningún sentido, las variables independientes categóricas se pueden usar en regresión (usando variables ficticias) tan fácilmente como con ANOVA.

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