Kovaryans Analizi
ANCOVA
Tanım
Gruplar arası ortalama farklarını incelerken, bağımlı değişken üzerinde potansiyel karıştırıcı etkisi bulunan bir veya daha fazla sürekli dışsal değişkenin (kovaryatın) istatistiksel olarak kontrol edilmesini sağlayan genel doğrusal model yöntemidir.
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni bir bilişsel terapi yönteminin depresyon semptomlarını azaltmadaki etkinliğini inceleyen bir klinik araştırmada, hastaların tedavi öncesi başlangıç depresyon skorları kovaryat olarak modele dahil edilir. Böylece, son test skorlarında gruplar arasında görülen farkın, sadece uygulanan terapiden kaynaklanıp kaynaklanmadığı, başlangıç seviyelerindeki olası eşitsizlikler elimine edilerek hassasiyetle test edilir.
Derin Analiz
Kovaryans Analizi (ANCOVA), ANOVA'nın (Varyans Analizi) regresyon analizi ile entegre edilmiş halidir. Deneysel veya yarı deneysel tasarımlarda, rastgele atamanın tam olarak sağlanamadığı ya da başlangıçtaki bireysel farkların (örneğin yaş, IQ, başlangıç testi skorları) bağımlı değişkeni kaçınılmaz olarak etkilediği durumlarda kullanılır. Temel mekanizması, kovaryatın bağımlı değişken üzerindeki varyansını ortak regresyon doğrusu üzerinden arındırarak, hata varyansını küçültmek ve böylece istatistiksel testin gücünü (statistical power) artırmaktır. Modelin geçerliliği için homojenlik varsayımı, regresyon eğrilerinin paralelliği ve kovaryatın ölçüm hatasından arınmış olması kritik öneme sahiptir.
Etimoloji
İngilizce 'Analysis of Covariance' ifadesinin kısaltılmış akronimi. 'Analysis' (Yunanca: analysis - çözme, parçalarına ayırma) ve 'covariance' (Latin: co- [birlikte] + varians [değişen]) kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
ANOVA ile karıştırılır; ancak ANOVA kovaryatları kontrol etmez ve sadece kategorik bağımsız değişkenlerin etkisini inceler. MANOVA ise birden fazla bağımlı değişkeni aynı anda analiz ederken, ANCOVA tek bir bağımlı değişken ve sürekli dışsal değişkenler (kovaryatlar) üzerine odaklanır.