ANCOVA y ANOVA son dos técnicas utilizadas en el análisis estadístico. Para empezar, ambas son técnicas estadísticas para igualar grupos o muestras en una o más variables. Hay diferencias leves en la metodología mientras que las dos cumplen con el mismo propósito.

ANCOVA significa Análisis de la covarianza. Es un método de análisis que tiene dos o más variables con al menos una variable predictiva continua y también una variable predictiva categórica. ANCOVA fusiona ANOVA y otro método llamado regresión en caso de variables continuas. Es básicamente un método para probar el efecto o no de ciertos factores en la variable de resultado cuando se ha eliminado la varianza. Haciendo uso de la covariante, ANCOVA mejora el poder estadístico. ANCOVA es un modelo de análisis de regresión lineal que implica que la relación de las variables (dependientes e independientes) tiene que ser lineal.

ANOVA, en las estadísticas, significa Análisis de varianza. El propósito de ANOVA es verificar si los datos de varios grupos tienen una media común o no. Este método de análisis da mejores resultados que una prueba de dos muestras.

Mientras que ANCOVA hace uso de la covariable, ANOVA no depende de ella.

La variación de BG es una característica especial de ANOVA, mientras que ANCOVA divide la variación de BG en TX y COV.