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Cómo Calcular el ANCOVA

1/1/2016

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El análisis de la covarianza (ANCOVA) es más sofisticada forma de análisis de la varianza. Representa a una variable compartida entre las poblaciones que pueden explicar la variación. Por ejemplo, los tres grupos pueden recibir tres tratamientos. Las variaciones entre el grupo de supervivientes que puede ser impulsado por las diferencias de edad por lo tanto, controlando por el efecto de la edad mediante su inclusión como una variable que podría mejorar el modelo del poder explicativo.

El análisis de la covarianza (ANCOVA) es más sofisticada forma de análisis de la varianza. Representa a una variable compartida entre las poblaciones que pueden explicar la variación. Por ejemplo, los tres grupos pueden recibir tres tratamientos. Las variaciones entre el grupo de supervivientes que puede ser impulsado por las diferencias de edad por lo tanto, controlando por el efecto de la edad mediante su inclusión como una variable que podría mejorar el modelo del poder explicativo.
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Explicación Gráfica

Determinar las variables independientes y dependientes, incluyendo la covariable.En el ejemplo anterior, las dos variables dependientes son la covariable, la edad y el tratamiento que el grupo recibió. La covariable debe ser continua. Más allá de evitar las celdas vacías, el beneficio de esto se hace patente en los siguientes pasos.
Determinar la regresión lineal para cada grupo. En nuestro ejemplo, la edad es una variable independiente, el tiempo de supervivencia es una variable independiente y cada grupo tiene su propia línea de regresión. La edad, por lo que ha sido contabilizados.
Rechazar la hipótesis nula (que los tratamientos son iguales, es decir, que el tratamiento coeficiente es cero) si la diferencia entre las pendientes es estadísticamente significativa.
Determinar si los interceptos son los mismos si las pistas no resultaron estadísticamente diferentes.
Rechazar la hipótesis nula si los interceptos son significativamente diferentes. Si las tres líneas de regresión tienen la misma pendiente, pero sus intersecciones son significativamente diferentes, entonces su naturaleza paralela significa que no se cumplen en cualquier lugar y los tratamientos son diferentes.

Consejos & Advertencias

ANCOVA es una mezcla de discretos (es decir, categórica) y las variables continuas. En el ejemplo anterior, la edad es la variable continua y si uno está en un grupo o no, es un (binario) variable discreta. SAS se ocupa de los problemas de regresión fácilmente, dejando de lado los anteriores complicación.
Si el sesgo puede ser removido por el mejor de variación aleatoria de la población, esto sería preferible a la compensación de tales prejuicios matemáticamente. En el ejemplo anterior, la edad debe ser distribuidos al azar antes de que el experimento se inicia, si es posible.

Los supuestos del modelo ANCOVA deben ser cumplidos por los datos en una medida significativa para las predicciones del modelo para que sea válido. Estos supuestos, como en el ANOVA (análisis de varianza), se que la varianza de los errores no están en función de las variables independientes, que los errores siguen una distribución normal y que la relación entre las variables independientes y dependientes es lineal.
ANOVA de Dos vías es más apropiado si la covariable (tiempo, en el ejemplo anterior) es categóricas/discretas, evitando así el problema de las celdas vacías y, por tanto, una necesidad de más sujetos de prueba.

Como Calcular el ANCOVA

El analisis de la covarianza (ANCOVA) es mas sofisticada forma de analisis de la varianza. Representa a una variable compartida entre las poblaciones que pueden explicar la variacion. Por ejemplo, los tres grupos pueden recibir tres tratamientos. Las variaciones entre el grupo de supervivientes que puede ser impulsado por las diferencias de edad por lo tanto, controlando por el efecto de la edad mediante su inclusion como una variable que podria mejorar el modelo del poder explicativo.

El analisis de la covarianza (ANCOVA) es mas sofisticada forma de analisis de la varianza. Representa a una variable compartida entre las poblaciones que pueden explicar la variacion. Por ejemplo, los tres grupos pueden recibir tres tratamientos. Las variaciones entre el grupo de supervivientes que puede ser impulsado por las diferencias de edad por lo tanto, controlando por el efecto de la edad mediante su inclusion como una variable que podria mejorar el modelo del poder explicativo.
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Explicacion Grafica

Determinar las variables independientes y dependientes, incluyendo la covariable.En el ejemplo anterior, las dos variables dependientes son la covariable, la edad y el tratamiento que el grupo recibio. La covariable debe ser continua. Mas alla de evitar las celdas vacias, el beneficio de esto se hace patente en los siguientes pasos.
Determinar la regresion lineal para cada grupo. En nuestro ejemplo, la edad es una variable independiente, el tiempo de supervivencia es una variable independiente y cada grupo tiene su propia linea de regresion. La edad, por lo que ha sido contabilizados.
Rechazar la hipotesis nula (que los tratamientos son iguales, es decir, que el tratamiento coeficiente es cero) si la diferencia entre las pendientes es estadisticamente significativa.
Determinar si los interceptos son los mismos si las pistas no resultaron estadisticamente diferentes.
Rechazar la hipotesis nula si los interceptos son significativamente diferentes. Si las tres lineas de regresion tienen la misma pendiente, pero sus intersecciones son significativamente diferentes, entonces su naturaleza paralela significa que no se cumplen en cualquier lugar y los tratamientos son diferentes.

Consejos & Advertencias

ANCOVA es una mezcla de discretos (es decir, categorica) y las variables continuas. En el ejemplo anterior, la edad es la variable continua y si uno esta en un grupo o no, es un (binario) variable discreta. SAS se ocupa de los problemas de regresion facilmente, dejando de lado los anteriores complicacion.
Si el sesgo puede ser removido por el mejor de variacion aleatoria de la poblacion, esto seria preferible a la compensacion de tales prejuicios matematicamente. En el ejemplo anterior, la edad debe ser distribuidos al azar antes de que el experimento se inicia, si es posible.

Los supuestos del modelo ANCOVA deben ser cumplidos por los datos en una medida significativa para las predicciones del modelo para que sea valido. Estos supuestos, como en el ANOVA (analisis de varianza), se que la varianza de los errores no estan en funcion de las variables independientes, que los errores siguen una distribucion normal y que la relacion entre las variables independientes y dependientes es lineal.
ANOVA de Dos vias es mas apropiado si la covariable (tiempo, en el ejemplo anterior) es categoricas/discretas, evitando asi el problema de las celdas vacias y, por tanto, una necesidad de mas sujetos de prueba.