Analiza kovariance (ANCOVA): kaj je in kako se uporablja v statistiki

Področje statistike uporablja številne tehnike, ki nam omogočajo analizo, nadzor in prilagajanje podatkov, ki jih pridobimo v preiskavi. Ena izmed njih je analiza kovariance (ANCOVA).

Ta statistična tehnika uporablja dve strategiji: analizo variance (ANOVA) in statistično regresijo. Je del tehnik za nadzor eksperimentalne napake. V tem članku bomo izvedeli, kaj je in kako deluje.

• Sorodni članek: "Analiza variance (ANOVA): kaj je in kako se uporablja v statistiki"

uporabna statistika

Statistika je veda, ki zajema vsa znanja, strategije in orodja, ki omogočajo zbiranje, organiziranje, predstavljanje, analiziranje in interpretacijo vrste podatkov. Uporablja se predvsem v raziskovalnih kontekstih.

V psihologiji se vse bolj preučuje skozi študij, saj velja za zelo zanimivo orodje za poznavanje in še posebej uporabno, če se želimo posvetiti raziskovanju.

Namen te vede je opisati rezultate, pridobljene v preiskavi, ter jih analizirajo ali nam pomagajo pri odločanju. V psihologiji se pogosto uporablja za preučevanje in razvoj različnih zdravljenj in terapij.

Vrste statistik

Obstajata deskriptivna statistika (kjer se ekstrahirane informacije nanašajo na vzorec) in inferencialna statistika (ki ekstrahira informacije o populaciji).

Vrsta tehnike, ki se pogosto uporablja v statistiki, je analizo kovariance, ki nam omogoča, da odpravimo sistematično napako, ki spreminja naše rezultate. Vendar je nekoliko bolj zapleteno od tega; To bomo podrobno razložili skozi članek.

Analiza kovariance: kaj je to?

Analiza kovariance (ANCOVA) je tehnika, ki se uporablja v statistiki in posebej to je parametrični test. Parametrični testi znotraj statistike vam omogočajo analizo dejavnikov znotraj populacije. Poleg tega omogočajo kvantificiranje, v kolikšni meri sta dve spremenljivki neodvisni.

Akronim ANCOVA pomeni "ANalysis of COVAriance". Pravzaprav ANCOVA združuje dve vrsti strategij: analizo variance (ANOVA) skupaj z regresijsko analizo.

Tukaj se moramo tega spomniti ANOVA je še ena statistična tehnika, ki ločuje od celotne variabilnosti naših rezultatov, del zaradi virov napak; Tako poleg tega, da je tehnika nadzora nad napakami, odkriva vpliv zdravljenj.

Po drugi strani je analiza kovariance prav tako statistična tehnika, vendar bolj popolna kot ANOVA; Tako kot ona se uporablja za zmanjševanje eksperimentalne napake, poleg tega pa za rezultate uporablja večkratno linearno regresijo (statistično regresijo).

• Morda vas zanima: "Hi-kvadrat (χ²) test: kaj je in kako se uporablja v statistiki"

Tehnika nadzora napak

Pri raziskavah je zelo pomembno nadzorovati vire eksperimentalnih napak (ki se pojavijo zaradi čudne spremenljivke), saj lahko spremenijo rezultate in nas oddaljijo od resničnih sprememb, ki smo iskanje. Eksperimentalna napaka torej vključuje tista odstopanja v rezultatih glede na dejansko vrednost magnitude, ki se proučuje.

Tehnike, ki poskušajo zmanjšati eksperimentalno napako, so lahko dveh vrst.: apriorne tehnike (uporabljajo se pred uporabo obravnav in zbiranjem podatkov) in aposteriorne tehnike (uporabljajo se, ko so podatki pridobljeni). Analiza kovariance sodi v drugo vrsto in se uporablja, ko že imamo podatke za raziskavo.

Natančneje, analiza kovariance je sestavljena iz statističnega postopka, s katerim uspe odpraviti heterogenost, ki se pojavlja v spremenljivki, ki jo proučujemo (to je odvisna spremenljivka; na primer stopnje anksioznosti), zaradi vpliva ene (ali več) neodvisnih spremenljivk, ki so kvantitativne in jih bomo imenovali kovariate (na primer terapija v različnih stopnjah intenzivnost).

Kasneje bomo razložili, kaj sestavljajo kovariance, kako lahko spremenijo rezultate preiskave in zakaj je analiza kovariance v teh primerih uporabna.

Delovanje

Teoretični temelj analize kovariance je naslednji (ali "koraki", ki jim je treba slediti): najprej se na podatke uporabi analiza variance (ANOVA), kasneje pa zanje se uporablja večkratna linearna regresija; to pomeni, da je učinek, ki so ga imele kovariate (neodvisne spremenljivke) na odvisno spremenljivko (to je na spremenljivko, ki jo preučujemo), izločen.

Kovariate (X) so značilnosti ali meritve vsake eksperimentalne enote ali udeleženca, ki niso odvisne od obravnav (neodvisne spremenljivke), ampak so povezane z meritvijo zanimanja (Y) (odvisna spremenljivka). To pomeni, da imajo učinek ali vpliv na to, kar preučujemo, vendar niso posledica zdravljenja.

To pomeni, da ko se X spreminja, se spreminja tudi Y; Poleg tega bo ta sprememba X vplivala tudi na vpliv zdravljenja na Y. Zaradi vsega tega se zanimamo za odpravo teh vplivov (eksperimentalne napake), ker spremenijo rezultate; in to se doseže z analizo kovariance.

Nenavadno dejstvo je, da več kospremenljivk imamo, manj variabilnosti bodo imeli podatki in večjo statistično moč bo imel test. Statistična moč je verjetnost, da bo test pravilno ugotovil vpliv, ki ga ima zdravljenje na rezultate, ki jih preučujemo.

Ker nam služiš? Cilji

Analiza kovariance se uporablja za naslednje namene: po eni strani za odpravo kakršne koli sistematične napake, ki bi lahko pristranskosti rezultatov preiskave (te napake se običajno pojavijo, ker so izven nadzora preiskovalca) in drugo, ugotoviti razlike v odgovorih udeležencev raziskave, ki so posledica njihovih osebnih lastnosti.

Zaradi tega se analiza kovariance uporablja na primer za ugotavljanje razlik med zdravljenji.

Rezultat, ki nam ga da analiza kovariance, je popravljen rezultat, od katerega je bila odšteta količina ali vrednost, ki jo je mogoče pripisati tuji spremenljivki.

Analiza kovariance omogoča povečati natančnost eksperimentov in odpraviti učinke spremenljivk, ki nimajo nobene zveze z zdravljenjem, a kljub temu vplivajo na rezultate.

Poleg tega nam omogoča, da pridobimo več informacij o naravi zdravljenja, ki ga uporabljamo v naših raziskavah. Navsezadnje nam pomaga prilagoditi naše rezultate, da postanejo bolj zanesljivi.

Področja uporabe

Analiza kovariance Uporablja se predvsem na področju uporabne statistike. Zato se pogosto uporablja v raziskavah; vrsta raziskav, v katerih se lahko uporablja, pa je različna in so lahko izobraževalne, klinične, kmetijske, zdravstvene raziskave itd.

Primeri (aplikacije)

Analiza kovariance nam omogoča preučevanje, na primer, razmerja med starostjo (kovariato) in Stopnje anksioznosti (odvisna spremenljivka) po stanjih (zdravljenjih), znotraj psihološke preiskave klinika.

Toda, kot smo videli, je to tehniko mogoče uporabiti v drugih vrstah raziskav, na primer v kmetijskih raziskavah: možna uporaba bi bila, če želimo preučiti razmerje med velikostjo paradižnika (kospremenljivka) in hektarskim donosom našega sadovnjaka (odvisna spremenljivka) glede na sorto paradižnika (razl. zdravljenja).