ANCOVA Analizi Nedir?

ANCOVA ANALİZİ, geleneksel ANOVA’ya benzer bir analizdir ancak 3 veya daha fazla bağımsız grup arasındaki fark tespitinde ortak değişkenleri kontrol etmek amacıyla yapılır. Ortak değişken nedir; ortak değişken bağımlı değişkeni etkileyen ancak araştırma sorusunun bir parçası olmayan bir değişkendir. Ortak değişken bağımlı değişkeni etkilendiğinden dolayı kontrol edilmesi gerekir. ANCOVA, ANOVA ve doğrusal regresyon analizinde kullanılan yöntemleri farklı bir düzeyde birleştiren bir analizdir.

ANCOVA veya kovaryans analizinde bağımlı değişken süreklidir. Bağımsız değişkenler ise kategorik veya sürekli olabilir.

SPSS’te ANCOVA Analizi nasıl yapılır?

ANCOVA analizi örneği olarak, yapılan belli bir diyet programının vücut kitle indeksi (BKI) üzerinde etkisini araştıran bir veri seti örneğine göz atabiliriz. Diyet programının BKI üzerinde etkisini araştırırken hastaların yaşı kafa karıştırıcı veya confounding faktör olarak düşünülebilir.

Spss’te ANCOVA analizi uygulamak için Analyze – General Linear Model – Univariate öğesini seçin.

Bağımlı değişkeni (Diyet) Bağımlı Değişken kutusuna ve bağımsız değişkeni (BKI) Sabit Faktörler kutusuna koyun. İlgili ortak Değişkeni Ortak Değişkeni (ler) kutusuna yönlendirip devam edin.

Options düğmesine tıklayın ve bağımsız değişkeni (BKI) Ortalamayı Göster kutusuna taşıyın, Compare main effects kutusunu seçin ve post hoc testler istemek için Güven aralığı ayarı menüsünden Bonferroni’yi seçin. Görüntüleme seçeneklerinden Tanımlayıcı istatistikler, Efekt boyutu tahminleri ve Homojenlik testleri seçin.

Sonuçlar tablosu aşağıdaki şekilde ortaya çıkacaktır:

Tablodan elde edilen sonuçlara bakıldığında, yaş için ayarlama yapıldıktan sonra BKI sınıfları arasında kilo kaybında anlamlı bir fark görülmüştür [F(3,245)=8.852, p<0.001].

Post hoc testleri

Hangi grupların farklı olduğunu görmek için post hoc testler yapılır. BKI sınıfları arasında 18,5-24,9 ve 25,0-29,9 (p < 0.001) arasında anlamlı bir fark mevcuttur.

Tahmin Edilmiş Marjinal Ortalamalar

Tahmin edilmiş marjinal ortalamalar bölümü, her BKI grubu için ayarlanmış ortalamaları (ortak değişken yaş’ı kontrol ederek) verir. Bu basitçe, “yaş” etkisinin istatistiksel olarak kaldırıldığı anlamına gelir. Bu ayarlanmış ortalamalardan, 18,5-24,9 grubun en fazla kiloyu yaş ayarlamasından sonra kaybettiğini göstermektedir.

ANCOVA Nasıl Rapor Edilir?

Örnekte yapılan ANCOVA analizi şu şekilde rapor edilir:

Yaş faktörünü kontrol altında alındığında üç BKI grubunu karşılaştırmak için tek yönlü bir ANCOVA yapıldı. Levene testi ve normallik kontrolleri yapılmış ve varsayımlar karşılanmıştır.

BKI grupları arasında ortalama kilo kaybı [F(3,245)=8.852, p<0.001] açısından anlamlı bir fark görülmüştür. Post hoc testleri, BKI sınıflarında 18,5-24,9 ve 25,0-29,9 (p < 0.001) arasında anlamlı bir fark olduğunu gösterdi.

Tahmini marjinal ortalamaların karşılaştırılması, 18,5-24,9 BKI grubun en fazla kiloyu yaş ayarlamasından sonra kaybettiğini göstermektedir.

ANCOVA için varsayımları dikkate almak gerekir!

Ortak değişkenler yüksek düzeyde ilişkili olmamalıdır (1’den fazla ortak değişken varsa)

Artıklar normal dağılması gerekir.

Varyans homojenliği: Varyanslartüm gruplar için benzer olmalıdır.