ANCOVA’yı anlamanın anahtarı, ANOVA’yı anlama anahtarından temelde farklı değildir: Bağımlı değişkenin varyansını tasarımdaki diğer değişkenlerin etkileri temelinde açıklamaya çalışıyoruz. ANOVA’da bu diğer etkiler, bağımsız değişkenlerin ve bunların etkileşimlerinin ana etkileridir.

ANCOVA’da hala bağımsız değişkenlerin ve bunların etkileşimlerinin etkilerine sahibiz, ancak şimdi ortak değişkenin etkisine de sahibiz (tartışmamızı tek bir ortak değişkene sahip olduğumuz durumla sınırlayacağız). Bağımsız değişkenlerin etkileri ve etkileşimleri için geçerli olduğu gibi, şimdi de bağımlı değişkenin varyansını açıklamak için ortak değişkeni kullanıyoruz.

Bir ANCOVA gerçekleştirmenin üç adımı vardır: (a) bağımlı değişkeni tahmin etmek için ortak değişkeni kullanmak, (b) ortak değişkenin etkilerini ortadan kaldırmak için bağımlı değişkeni ayarlamak ve (c) düzeltilmiş bağımlı üzerinde bir ANOVA gerçekleştirmek. değişken puanlar.

DEĞİŞKENDEN BAĞIMLI DEĞİŞKENİ ÖNGÖRMEK

Tasarımda bir ortak değişken kullanıyoruz çünkü bunun bağımlı değişkenle bir ilişkisi (birbiriyle değişken) arasında bir ilişki olabileceğini varsaydık. Bu nedenle, bağımsız değişkenimizin etkisini değerlendirmeden önce etkisini “kaldırmak” istiyoruz.

Ortak değişkenin bağımlı değişkenle ilişkili olabileceğini söylemek, ortak değişkenin bağımlı değişkenle ilişkili olabileceğini söylemektir. İki değişkenin ilişkili olduğu ölçüde, birinin değerlerini diğerinin değerlerinden tahmin edebiliriz. Tahmin, genellikle lineer regresyon modeli olarak adlandırılan bir tahmin denklemi ile sonuçlanan bir lineer regresyon prosedürü vasıtasıyla değerlendirilir.

ANCOVA’nın bu ilk büyük adımında, grup üyeliğini hesaba katmadan, yani bağımsız değişkeni dahil etmeden, bağımlı değişkenin bir yordayıcısı olarak ortak değişkeni kullanırız. Dolayısıyla, bu analiz bir bütün olarak numune üzerinde gerçekleştirilir; analizdeki vakalar, gruplarına bakılmaksızın havuzda toplanır. Odak noktamız bağımsız değişken üzerinde değil, ortak değişken üzerinde olduğundan, bu nedenle ortak değişkene, bağımlı değişkenin varyansını hesaba katması için ilk fırsat verilir; bağımsız değişken henüz analize dahil edilmemiştir.

Ortak değişken ve bağımlı değişken ilişkilendirilirse, doğrusal regresyon modeli (ortak değişkeni öngörücü olarak kullanarak), bağımlı değişkenin varyansının önemli bir miktarını açıklayacaktır. Bu ilişkinin gücü, regresyon modeliyle ilişkili karelerin toplamının bağımlı değişkenin toplam varyansının karelerinin toplamına bölünmesiyle hesaplanan kareli çoklu korelasyon katsayısı ile endekslenebilir; ANCOVA özet tablosunda normalde bir R kare değeri olarak gösterilir.

ANCOVA analizi örnekleri
Kovaryans analizi nedir
ANCOVA SPSS
Kovaryans Analizi örnek
ANCOVA tablosu
ANOVA tablosu oluşturma
MANCOVA
ANOVA testi örnekleri

BAĞIMLI DEĞİŞKEN DEĞERLERİN AYARLANMASI

Regresyon modeli, bağımlı değişken üzerindeki puanlarını tahmin etmek için tüm katılımcıların ortak değişkenindeki puanları kullanır. Regresyon prosedürünün tamamlanmasında, veri dosyasındaki her bir vakanın tahmin edilen bir bağımlı değişken puanı vardır. Bu tahmin edilen değerler, yalnızca ortak değişkenden tahmin edebildiklerimizi yansıttıkları için, tüm durumlarda olmasa da çoğu için orijinal puanlardan farklı olacaktır.

Önceki örneğimizdeki değişkenleri kullanarak, yalnızca her çocuğun sözel yetenek puanı bilgisine dayanarak çözülen matematik problemlerinin sayısını tahmin edebilirdik. Bu nedenle, bu tahmin edilen değerler, sözel yetenek değişkeninde bizim için mevcut olan tüm bilgileri temsil eder (“kullanmışlardır”); yani, sözel yetenek, matematik puanlarındaki varyansı tahmin etmede veya açıklamada bizim için yapabileceği her şeyi yaptı.

Çözülen matematik problemlerinin tahmini sayısının sözel yetenek bileşenlerinin yokluğunu yansıttığı fikrini ifade etmenin birkaç yolu vardır:

• Sözel yetenek etkisi istatistiksel olarak sıfırlandı.
• Sözel yeteneğin etkisi istatistiksel olarak kontrol edilmiştir.
• Sözel yetenek etkisi istatistiksel olarak kaldırıldı.
• Sözel yeteneğin etkisi istatistiksel olarak kısmen dışlanmıştır.
• Sözel yeteneğin etkisi gruplarda istatistiksel olarak eşitlenmiştir.

Yazarlar bir kovaryans prosedürünü tanımlarken, literatürde bu ifadelerden bir veya daha fazlasının kullanıldığını göreceksiniz.
Doğrusal regresyon prosedüründen tahmin edilen değerler, ortak değişkenin etkilerini onlardan çıkararak ayarlanmış bağımlı ölçülerdeki puanlar olarak görülebilir.

Bu değerler, artık ortak değişkenle ilgili bilgileri içermediklerinden, bağımlı değişkenin düzeltilmiş değerleri olarak adlandırılır. ANCOVA’nın hesaplanması sürecinde bağımlı değişkenin hem orijinal olarak gözlemlenen hem de bu tahmin edilen veya düzeltilen değerleri yan yana bulunur; SPSS ve SAS, tahmin edilen değerlerin ileride başvurmak üzere veri dosyasına kaydedilmesine izin verir.

AYARLANMIŞ BAĞIMLI DEĞİŞKEN ÜZERİNDE ANOVA YAPMA

ANCOVA’nın son aşamasında, bağımlı değişken olarak gözlemlenen bağımlı değişken üzerindeki puanları değil, daha çok bağımlı değişkenin lineer regresyon analizinden elde edilen düzeltilmiş değerleri kullanıyoruz.

Çizimimiz açısından, ANCOVA’da cinsiyetin düzeltilmiş çözülmüş matematik problemi sayısı üzerindeki etkisini değerlendiriyoruz. Sözel yeteneğin etkisi bu düzeltilmiş değerlere yansıtılmadığından (istatistiksel olarak çıkarıldığından), gruplar arasındaki herhangi bir farklılık bağımsız değişkene daha güvenle atfedilebilir.

ANCOVA’DA ORTALAMA FARKLARIN İNCELENMESİ

ANCOVA hakkında düşünmenin basit bir yolu, bağımlı değişkende orijinal veya gözlemlenen puanlar yerine ayarlanmış üzerinde gerçekleştirilen bir ANOVA olmasıdır. Orijinal puanlar ayarlandığından, gruplar düzeltilmiş puanlarla karşılaştırılır. Bu nedenle, bir ANCOVA’da bağımsız değişken için istatistiksel olarak anlamlı bir F oranı elde edilirse, grupların düzeltilmiş ortalamalarda farklılık gösterdiği anlamına gelir; bu, gözlemlenen bağımlı değişken puanlarına dayalı ortalamaların karşılaştırılmasından oldukça farklı olabilir.

Grupların ortalama farklılıklarını incelemek için çoklu karşılaştırma testi yapmak istiyorsak, bu test gözlenen ortalamalar değil düzeltilmiş ortalamalar üzerinde yapılmalıdır. Ayrıca, karşılaştırmanın dayandığı grup ortalamalarını sunmak istiyorsak, gözlemlenen ortalamalardan ziyade düzeltilmiş olanları rapor etmeliyiz.

ANCOVA VARSAYIMLARI

ANCOVA, ANOVA’nın altında yatan tüm varsayımlara tabidir. Bunlar aşağıdaki gibidir:

• Bağımlı değişkenin normal dağılımı.
• Varyans tahminlerinin bağımsızlığı.
• Varyans homojenliği.
• Rastgele örnekleme.

Bu varsayımlar tartışılmıştır. Ayrıca, bir ANCOVA gerçekleştirirken karşılanması önemli olan iki ek varsayım vardır: 

• Regresyonun doğrusallığı.
• Regresyonun homojenliği.

REGRESYON DOĞRUSALLIĞI

Bir bütün olarak örneğe dayalı olarak, ortak değişken üzerindeki puanların, bağımlı değişkenin puanlarını tahmin etmek için doğrusal bir regresyon prosedüründe kullanıldığını tartışmıştık. Regresyon prosedürünün sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlamak için iki değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayılır.

The post ANCOVA VARSAYIMLARI – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).