ANCOVA'ya karşı kukla kodlama ile çoklu regresyon ne zaman kullanılmalıdır?

Geçenlerde ANCOVA kullanarak 2 kategorik değişken ve bir sürekli değişkeni manipüle eden bir deneyi analiz ettim. Bununla birlikte, bir gözden geçiren, kukla değişkenler olarak kodlanan kategorik değişken ile çoklu regresyonun, hem kategorik hem de sürekli değişkenlerle deneyler için daha uygun bir test olduğunu ileri sürmüştür.

ANCOVA'ya karşı kukla değişkenlerle çoklu regresyon ne zaman kullanılmalı ve iki test arasında seçim yaparken hangi faktörleri göz önünde bulundurmalıyım?

Teşekkür ederim.

— DQdlM
kaynak

Değişkenlerinizden hangisi tahmin edicidir ve hangisi ilişkilidir?

— John

@John, deneyde tüm değişkenlerin yordayıcı olduğunu ve manipüle edildiğini, ancak tanım belirsizliğini bıraktım, çünkü iki analiz türü arasında seçim yaparken nelere dikkat etmem gerektiğini umuyorum.

— DQdlM

Bu gerçekten sorunuzdaki her şeyi değiştirir. Yani gerçekten ANCOVA ve regresyon arasında değil, ANOVA ve regresyon arasında seçim yapmak istiyorsunuz.

— John

@ John yorumlarınız için teşekkürler. Şartları doğru kullanmıyor olabilirim. 2 kategorik faktör (ışık / ışıksız ve ortam / yükseltilmiş CO_2) ve bir sürekli değişkenin ([DOC]) manipüle edildiği bir deneyim var. Bu faktörlerin yanıt üzerindeki etkisini değerlendirmek için kategorik ve sürekli faktörlerin bir karışımı olduğu için ANCOVA'yı kullandım. Bununla birlikte, sürekli değişkenli bir kodlamanın etkisini test etmek için kukla değişken kodlama ile çoklu regresyon da kullanılabilir. ve kedi. yanıt üzerindeki faktörler. Birini veya diğerini seçmenin ne zaman uygun olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmeyi umuyorum.

— DQdlM

Bu John'un cevabı hakkında bir soru (gerçek bir yorum yazmak için yeterli itibar puanım olmadığından). Şu ana kadar okunan kaynaklar (örn ben google eğer ANOVA ANCOVAya Multiple regression ANCOVA) söyle o ANOVA involves only categorical predictorsve ANCOVA involves categorical and continuous predictorsve her ikisi de, ANOVA ve ANCOVA tasarımları, çoklu regresyon modeli kullanılarak tarif edilebilir. Bu John'un cevabı ile çelişiyor mu, hangi sais "ANCOVA and ANOVA are the same, as ttnphns pointed out"?

— klaus se

Yanıtlar:

ttnphns doğrudur.

Ancak, ek yorumlarınız göz önüne alındığında, gözden geçiren değişikliği sadece yorum için istedim öneririz. ANOVA tarzı sonuçlara bağlı kalmak istiyorsanız, sadece ANOVA deyin. ANCOVA ve ANOVA, ttnphs'in işaret ettiği gibi aynıdır. Fark şu ki, ANCOVA ile ortak değişkenlere prediktör olarak davranmıyorsunuz ve kesinlikle bunu yapmak istiyor görünüyorsunuz.

Gözden geçirenin ulaştığı şey, sürekli öngörücüler üzerinde bir ANOVA gerçekleştirebilirken, bir kişinin regresyon gerçekleştirmesi tipikti. Bunun bir özelliği, sürekli değişkenin etkilerini tahmin etmeniz ve değişken ile kategorik arasındaki (ANCOVA'ya dahil olmayan, ancak ANOVA'da olabilecek) etkileşimlere bakabilmenizdir.

Regresyon sonuçlarının yorumlanması konusunda yardıma ihtiyacınız olabilir, çünkü etkilerinizin önemini belirlemek için beta değerlerini kullanacaksanız etkileşimlere giden yolda komik şeyler olur.

— John
kaynak

Bu ikisi aynı şey. Örneğin, SPSS'de ANCOVA'yı belirlediğim prosedüre GLM (genel doğrusal model) denir; "faktörler" (kategorik öngörücüler) ve "ortak değişkenler" (sürekli öngörücüler) girilmesini ister. "Faktörleri" kukla değişkenlere yeniden kodlarsam (REGRESSION prosedüründe (lineer regresyon) tüm değişkenlerle birlikte ortak değişkenlerle birlikte "bağımsız değişkenler" olarak girersem GLM ( bağımlı değişkenin elbette aynı olduğu düşünülürse).

PS Modeller aynıysa sonuçlar aynı olacaktır. Regresyon sadece ana etkiler içeriyorsa, ANCOVA elbette faktör etkileşimleri ile faktörsüz olarak belirtilmelidir.

— ttnphns
kaynak

-6

Dergi denetçisinin önerdiği gibi, bu durumda birden fazla doğrusal regresyon ANCOVA'dan daha uygun görünüyor.

Hem çoklu regresyon hem de ANCOVA çalıştırmayı ve sonuçları karşılaştırmayı deneyin. Muhtemelen aynı olmayacaklar.

ANCOVA ve çoklu lineer regresyon benzerdir, ancak vurgu bağımlı sonuç değişkenine vurgu yapıldığında regresyon daha uygundur, ANCOVA ise bağımsız değişkenlerden birinden grupları karşılaştırmak olduğunda daha uygundur. Yukarıda tarif edilen deneyde, vurgu açıkça sonuç değişkeni üzerinde görünmektedir.

Son olarak, bir şeyler yapma şeklinizin Hakemden daha iyi olduğundan ve nedenini açıklayabildiğinizden gerçekten emin değilseniz, muhtemelen sadece Gözden Geçirenin uzmanlığına katılmanız gerekir, böylece makalenizi yayınlayabilirsiniz.

— Cevap
kaynak

-1, bu yanlış. @John veya @ttnphns tarafından verilen cevapları okudunuz mu? Hem doğru ANCOVA işaret olduğu bir çoklu regresyon modeli. Geleneksel ANCOVA, b / t değişkenleri ve faktörleri ('paralel eğim varsayımı' olarak adlandırılır) etkileşimlerine izin vermedi, ancak 'ANCOVA' terimi terbiyesizce kullanıldı ve birçok kişi etkileşimleri olan vakaları dahil etmek için kullanıyor. Dahası, SPSS böyle bir 'ANCOVA' çalıştıracağım. Burada demek istediğin şey bu mu? Varsa, lütfen açıklığa kavuşturun. Değilse, aşağı oyun durmasına izin vermeliyim.

— gung - Monica'yı eski durumuna döndürün