la început, am efectuat o analiză cu 1 factor având 3 niveluri: A, B, C. Rezultatele au fost că B> A, C> A și C> B.

ancova

Apoi am vrut să controlez influența posibilă a unui al doilea factor metric și l-am adăugat la modelul meu (-> ANCOVA). Rezultatele au fost acum că B> A și C> A (la fel ca înainte), dar C> B nu a putut fi replicat (doar puțin peste valoarea mea alfa de .05).

Acum am probleme cu tragerea unei concluzii din aceste constatări: Dacă factorul adăugat ar avea o influență asupra efectului primului meu factor, ar trebui să fie același la nivelul B și C, având ca rezultat același efect atunci când îi comparăm pe amândoi în comparație cu prima analiză.

din câte știu, adăugarea unei covariate la model nu reduce nici puterea întregului test, nu?

argumentarea pentru o interacțiune ar fi, de asemenea, cam ciudată, deoarece atunci a fost greșit să folosești un ANCOVA, pentru început.

toate ajută cu adevărat, foarte apreciate!

Distribuiți linkul

Când analizați rezultatele ANCOVA, obțineți valori p pentru covariabilă în primul rând al tabelului (în general) și apoi obțineți valori p pentru factorul din al doilea rând. Interpretarea corectă aici este următoarea:

Dacă covariata este semnificativă, atunci aceasta înseamnă că această variabilă are un efect semnificativ asupra variabilei dvs. de măsurare. Este întotdeauna bine de știut și de luat în calcul. În studiile privind pierderea în greutate, acestea nu compară doar greutatea totală pierdută în timpul studiului între tratamente. Ele reprezintă, de asemenea, greutatea inițială, deoarece cele două tind să fie foarte corelate. Oamenii mai grei pot pierde mai mult decât oamenii mai ușori. Această analiză a fost finalizată folosind ANCOVA. Ei ar fi putut face ANOVA și nu ar fi dat cont, dar asta ar lăsa o imagine mai puțin completă a ceea ce se întâmplă și ar putea arăta rezultate diferite așa cum ați văzut.

Acum verificați linia factorului. Dacă acest rând este semnificativ, înseamnă că factorul a avut un impact asupra variabilei de măsurare și cel puțin două dintre grupurile dvs. sunt semnificativ diferite în acea variabilă de măsurare. Acest test semnificativ ține cont de variația cauzată de covariata dvs. Se spune că „am scăpat de variația cauzată de covariația noastră, iar tratamentele sau factorul arată încă rezultate semnificative”. Acest lucru nu înseamnă că covariata și variabila dvs. independentă interacționează, aceasta pur și simplu contează covariata și apoi rulează testul de semnificație.

De asemenea, deoarece rulați ANOVA sau ANCOVA, puterea pentru fiecare test individual este ajustată automat pentru a da o putere totală pentru ANOVA/ANCOVA la nivelul stabilit de dvs.

Îmi pare rău dacă a fost exagerat, dar sper că vă va ajuta.

să fie foarte corelat. Oamenii mai grei pot pierde mai mult decât oamenii mai ușori. Această analiză a fost finalizată folosind ANCOVA

hei, mulțumesc patru răspunsul tău detaliat! Dar doar să știu că o parte din variantă a fost exclusă nu îmi permite să trag vreo concluzie, nu? f.e. să presupunem că am avut următoarea ipoteză (presupunând că nu se dorește doar testarea A> B> C):

1) Alergătorii de 25 de ani sunt mai rapizi decât alergătorii de 20 de ani. *

2) Alergătorii de 30 de ani sunt mai rapizi decât alergătorii de 20 de ani. *

3) Alergătorii de 30 de ani sunt mai rapizi decât alergătorii de 25 de ani. *

acum în timp ce controlez de ani de zile participanții mei au fumat. Rezultatele ANCOVA mele sunt apoi:

1) Alergătorii de 25 de ani sunt mai rapizi decât alergătorii de 20 de ani. *

2) Alergătorii de 30 de ani sunt mai rapizi decât alergătorii de 20 de ani. *

3) Alergătorii de 30 de ani sunt mai rapizi decât alergătorii de 25 de ani. (nu mai este semnificativ)

Acum pot concluziona că, chiar și atunci când se contabilizează varianța adăugată a „anilor ca fumător”, ipoteza 1 și 2 sunt încă semnificative. Dar ce zici de ipoteza 3? Simt că doar știind că ipoteza 3 nu mai este semnificativă nu adaugă nicio idee cu privire la efectele „ani” sau „ani de fumător”, nu?