L'analyse de covariance (ANCOVA) est une forme plus subtile de l'analyse de la variance. Il représente une variable partagée entre des populations qui pourraient expliquer la variation. Par exemple, trois groupes peuvent recevoir des trois traitements. Les Variations entre le groupe des survivances peut être motivée par des différences d'âge, par conséquent, en contrôlant pour l'effet de l'âge en l'incluant comme une variable pourrait améliorer le modèle explicatif de l'alimentation.
L'analyse de covariance (ANCOVA) est une forme plus subtile de l'analyse de la variance. Il représente une variable partagée entre des populations qui pourraient expliquer la variation. Par exemple, trois groupes peuvent recevoir des trois traitements. Les Variations entre le groupe des survivances peut être motivée par des différences d'âge, par conséquent, en contrôlant pour l'effet de l'âge en l'incluant comme une variable pourrait améliorer le pouvoir explicatif du modèle.
les Choses dont Vous aurez Besoin
- ANCOVA Formules
- le Logiciel de Statistiques
- Statistiques de la Calculatrice
- feuille de calcul
Graphique Explication
- Déterminer les variables indépendantes et dépendantes, y compris la covariable.Dans l'exemple ci-dessus, les deux variables dépendantes sont la covariable, l'âge, et les traitements qui le groupe a reçu. La covariable doit être continu. Au-delà en évitant les cellules vides, le bénéfice de cette deviendra clair dans les étapes suivantes.
- Déterminer la droite de régression linéaire pour chaque groupe. Dans notre exemple, l'âge est une variable indépendante, le temps de survie est une variable indépendante, et chaque groupe a sa propre ligne de régression. L'âge a donc été pris en compte.
- Rejeter l'hypothèse nulle (que les traitements sont les mêmes, c'est à dire, que le traitement coefficient est égal à zéro) si la différence entre les pentes est statistiquement significative.
- Déterminer si les interceptions sont les mêmes, même si les pentes n'étaient pas statistiquement différentes.
- Rejeter l'hypothèse nulle si la intercepte sont significativement différentes. Si les trois lignes de régression ont la même pente, mais leur intercepte sont significativement différentes, puis de leur nature parallèle signifie qu'ils ne vont pas rencontrer n'importe où et les traitements sont différents.
Conseils & Avertissements
- ANCOVA est un mélange de discrètes (c'est à dire, catégorique) et les variables continues. Dans l'exemple ci-dessus, l'âge est la variable continue et que l'on est dans un groupe ou pas, c'est une (binaire) variable discrète. SAS gère les problèmes de régression facilement, esquives au-dessus de la complication.
- Si le biais peut être retiré par une meilleure définition aléatoire de la population, ce serait préférable de compenser un tel biais mathématiquement. Dans l'exemple ci-dessus, l'âge doit être distribué de façon aléatoire avant l'expérience est commencé, si possible.
- Les hypothèses de l'analyse de covariance du modèle doivent être respectées par les données dans une mesure importante pour les prédictions du modèle pour être valide. Ces hypothèses, comme dans ANOVA (analyse de variance), sont que la variance des erreurs ne sont pas une fonction des variables indépendantes, que les erreurs sont normalement distribués et que la relation entre les variables indépendantes et dépendantes est linéaire.
- Two-way ANOVA est plus approprié si la covariable (le temps, dans l'exemple ci-dessus) est catégorique/discret, évitant ainsi le problème de cellules vides et donc un besoin pour plus d'sujets de test.
Comment Calculer ANCOVA
L'analyse de covariance (ANCOVA) est une forme plus subtile de l'analyse de la variance. Il represente une variable partagee entre des populations qui pourraient expliquer la variation. Par exemple, trois groupes peuvent recevoir des trois traitements. Les Variations entre le groupe des survivances peut etre motivee par des differences d'age, par consequent, en controlant pour l'effet de l'age en l'incluant comme une variable pourrait ameliorer le modele explicatif de l'alimentation.
L'analyse de covariance (ANCOVA) est une forme plus subtile de l'analyse de la variance. Il represente une variable partagee entre des populations qui pourraient expliquer la variation. Par exemple, trois groupes peuvent recevoir des trois traitements. Les Variations entre le groupe des survivances peut etre motivee par des differences d'age, par consequent, en controlant pour l'effet de l'age en l'incluant comme une variable pourrait ameliorer le pouvoir explicatif du modele.
les Choses dont Vous aurez Besoin
- ANCOVA Formules
- le Logiciel de Statistiques
- Statistiques de la Calculatrice
- feuille de calcul
Graphique Explication
- Determiner les variables independantes et dependantes, y compris la covariable.Dans l'exemple ci-dessus, les deux variables dependantes sont la covariable, l'age, et les traitements qui le groupe a reçu. La covariable doit etre continu. Au-dela en evitant les cellules vides, le benefice de cette deviendra clair dans les etapes suivantes.
- Determiner la droite de regression lineaire pour chaque groupe. Dans notre exemple, l'age est une variable independante, le temps de survie est une variable independante, et chaque groupe a sa propre ligne de regression. L'age a donc ete pris en compte.
- Rejeter l'hypothese nulle (que les traitements sont les memes, c'est a dire, que le traitement coefficient est egal a zero) si la difference entre les pentes est statistiquement significative.
- Determiner si les interceptions sont les memes, meme si les pentes n'etaient pas statistiquement differentes.
- Rejeter l'hypothese nulle si la intercepte sont significativement differentes. Si les trois lignes de regression ont la meme pente, mais leur intercepte sont significativement differentes, puis de leur nature parallele signifie qu'ils ne vont pas rencontrer n'importe ou et les traitements sont differents.
Conseils & Avertissements
- ANCOVA est un melange de discretes (c'est a dire, categorique) et les variables continues. Dans l'exemple ci-dessus, l'age est la variable continue et que l'on est dans un groupe ou pas, c'est une (binaire) variable discrete. SAS gere les problemes de regression facilement, esquives au-dessus de la complication.
- Si le biais peut etre retire par une meilleure definition aleatoire de la population, ce serait preferable de compenser un tel biais mathematiquement. Dans l'exemple ci-dessus, l'age doit etre distribue de façon aleatoire avant l'experience est commence, si possible.
- Les hypotheses de l'analyse de covariance du modele doivent etre respectees par les donnees dans une mesure importante pour les predictions du modele pour etre valide. Ces hypotheses, comme dans ANOVA (analyse de variance), sont que la variance des erreurs ne sont pas une fonction des variables independantes, que les erreurs sont normalement distribues et que la relation entre les variables independantes et dependantes est lineaire.
- Two-way ANOVA est plus approprie si la covariable (le temps, dans l'exemple ci-dessus) est categorique/discret, evitant ainsi le probleme de cellules vides et donc un besoin pour plus d'sujets de test.
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By commentfaire
L'analyse de covariance (ANCOVA) est une forme plus subtile de l'analyse de la variance. Il représente une variable partagée entre des populations qui pourraient expliquer la variation. Par exemple, trois groupes peuvent recevoir des trois traitements. Les Variations entre le groupe des survivances peut être motivée par des différences d'âge, par conséquent, en contrôlant pour l'effet de l'âge en l'incluant comme une variable pourrait améliorer le modèle explicatif de l'alimentation.
