Анализ на ковариацията (ANCOVA): какво представлява и как се използва в статистиката

Областта на статистиката използва много техники, които ни позволяват да анализираме, контролираме и коригираме данните, които получаваме при разследване. Един от тях е ковариационният анализ (ANCOVA).

Тази статистическа техника използва на свой ред две стратегии: дисперсионен анализ (ANOVA) и статистическа регресия. Това е част от техниките за контрол на експерименталната грешка. В тази статия ще разберем какво представлява и как работи.

• Свързана статия: "Анализ на дисперсията (ANOVA): какво представлява и как се използва в статистиката"

приложна статистика

Статистиката е наука, която обхваща всички знания, стратегии и инструменти, които позволяват събирането, организирането, представянето, анализирането и интерпретирането на поредица от данни. Използва се особено в изследователски контекст.

В психологията се изучава все повече и повече през цялата степен, тъй като се смята за много интересен инструмент за познаване и особено полезен, ако искаме да се посветим на изследване.

Тази наука има за цел да опише резултатите, получени при разследване

, както и да ги анализирате или да ни помогнете да вземем решения. В психологията често се използва за изучаване и разработване на различни лечения и терапии.

Видове статистики

Има описателна статистика (където информацията, която се извлича е за извадката) и инференциална статистика (която извлича информация за популацията).

Вид техника, широко използвана в статистиката, е анализът на ковариацията, който ни позволява да елиминираме системната грешка, която променя нашите резултати. Но е малко по-сложно от това; Ще го обясним подробно в цялата статия.

Анализ на ковариацията: какво е това?

Анализът на ковариацията (ANCOVA) е техника, използвана в статистиката и по-специално това е параметричен тест. Параметричните тестове в рамките на статистиката ви позволяват да анализирате фактори в съвкупността. Освен това те позволяват да се определи количествено до каква степен две променливи са независими.

Акронимът ANCOVA означава „Анализ на COVAdiance“. Всъщност ANCOVA съчетава два вида стратегии: анализ на дисперсията (ANOVA) заедно с регресионен анализ.

Тук трябва да помним това ANOVA е друга статистическа техника, която отделя от общата променливост на нашите резултати, частта, дължаща се на източници на грешка; По този начин, освен че е техника за контрол на грешки, той открива влиянието на леченията.

От своя страна анализът на ковариацията също е статистическа техника, но по-пълна от ANOVA; Подобно на нея, той се използва за намаляване на експерименталната грешка, но освен това прилага множествена линейна регресия (статистическа регресия) към резултатите.

• Може да се интересувате от: "Хи-квадрат (χ²) тест: какво представлява и как се използва в статистиката"

Техника за контрол на грешките

В изследванията е много важно да се контролират източниците на експериментална грешка (които се появяват поради странни променливи), тъй като те могат да променят резултатите и да ни отдалечат от истинските промени, които сме търсене. По този начин експерименталната грешка включва онези отклонения в резултатите по отношение на реалната стойност на магнитуда, който се изследва.

Техниките, които се стремят да намалят експерименталната грешка, могат да бъдат два вида.: априорни техники (използват се преди прилагането на леченията и събирането на данните) и апостериорни техники (използват се след получаване на данните). Ковариационният анализ принадлежи към втория тип и се използва, когато вече разполагаме с данните за нашето изследване.

По-конкретно, анализът на ковариацията се състои от статистическа процедура, чрез която успява да елиминира хетерогенността, която се появява в променливата, която изучаваме (това е зависима променлива; например нива на тревожност), поради влиянието на една (или повече) независими променливи, които са количествени и които ще наричаме ковариати (например терапия в различни степени на интензивност).

По-късно ще обясним от какво се състоят ковариациите, как те могат да променят резултатите от разследването и защо анализът на ковариацията е полезен в тези случаи.

функциониране

Теоретичната основа на анализа на ковариацията е следната (или „стъпки“, които трябва да се следват): първо се прилага дисперсионен анализ към данните (ANOVA), а по-късно, към тях се прилага множествена линейна регресия; това означава, че ефектът, който ковариатите (независимите променливи) са имали върху зависимата променлива (тоест върху променливата, която изучаваме), е елиминиран.

Ковариатите (X) са характеристики или измервания на всяка експериментална единица или участник, които не зависят от леченията (независими променливи), но са свързани с измерването на интерес (Y) (зависима променлива). Тоест те имат ефект или влияние върху това, което изучаваме, но не се дължат на лечението.

Това означава, че когато X варира, Y също варира; Освен това, тази вариация на X също ще повлияе на влиянието, което леченията имат върху Y. Всичко това ни кара да се интересуваме от елиминирането на тези влияния (експериментални грешки), защото те променят резултатите; и това се постига чрез анализ на ковариацията.

Любопитен факт е, че колкото повече ковариати имаме, толкова по-малка променливост ще имат данните и толкова по-голяма статистическа сила ще има тестът. Статистическата мощност е вероятността тестът да идентифицира правилно въздействието, което лечението има върху резултатите, които изучаваме.

За това, че ни служи? цели

Анализът на ковариацията се използва за следните цели: от една страна, за елиминиране на всяка систематична грешка, която може пристрастие към резултатите от разследването (тези грешки обикновено се появяват, защото са извън контрола на изследователя), и от друго, установете разликите в отговорите на участниците в изследването, които се дължат на техните личностни характеристики.

Това прави анализа на ковариацията използван за установяване на разлики между леченията, например.

Резултатът, който анализът на ковариацията ни дава, е коригиран резултат, от който е извадена сумата или стойността, приписвана на чуждата променлива.

Анализът на ковариацията позволява повишаване на прецизността на експериментите и премахване на ефектите от променливи, които нямат нищо общо с лечението, но въпреки това те влияят на резултатите.

Освен това ни позволява да получим повече информация за естеството на леченията, които прилагаме в нашите изследвания. В крайна сметка това ни помага да коригираме нашите резултати, за да ги направим по-надеждни.

Области на приложение

Анализ на ковариацията Прилага се основно в областта на приложната статистика. Ето защо той често се използва в изследванията; обаче типът изследвания, в които може да се използва, варира и може да бъде образователен, клиничен, селскостопански, здравен и др.

Примери (приложения)

Анализът на ковариацията ни позволява да изследваме, например, връзката между възрастта (ковариата) и Нива на тревожност (зависима променлива) по състояния (лечения), в рамките на психологическо изследване клиника.

Но, както видяхме, тази техника може да се използва в други видове изследвания, например в селскостопански изследвания: възможното й приложение би било, ако искаме да изследваме връзката между размера на доматите (ковариабил) и добива на хектар от нашата овощна градина (зависима променлива) според сорта домати (различен лечения).