Коли слід використовувати множину регресії з фіктивним кодуванням проти ANCOVA?

Нещодавно я проаналізував експеримент, який маніпулював 2 категоричними змінними та однією безперервною змінною за допомогою ANCOVA. Однак рецензент припустив, що множинна регресія з категоріальною змінною, кодованою як манекенні змінні, є більш підходящим тестом для експериментів як з категоричною, так і безперервною змінними.

Коли доцільно використовувати ANCOVA проти багаторазової регресії з фіктивними змінними та які фактори слід враховувати при виборі між двома тестами?

Дякую.

— DQdlM
джерело

Яка з ваших змінних є предиктором, а яка корелятом?

— Іван

@John, в експерименті, про який я згадую, всі змінні були предикторами і маніпулювали ними, але опис я залишив розпливчастим, оскільки сподіваюся на загальну відповідь на те, що я повинен враховувати, обираючи між двома типами аналізу.

— DQdlM

Це дійсно змінює все у вашому питанні. Тому ви не хочете вибирати між ANCOVA та регресією, а ANOVA та регресією.

— Джон

@John дякую за ваші коментарі. Я, можливо, неправильно використовую терміни. Я маю експеримент, коли маніпулювали 2 категоричні фактори (світло / відсутність світла та навколишнє середовище / підвищений рівень CO_2) та одна безперервна змінна ([DOC]). Для оцінки впливу цих факторів на відповідь я використав ANCOVA, оскільки існувало поєднання категоричних та безперервних факторів. Однак множинна регресія з фіктивним змінним кодуванням також може бути використана для перевірки ефекту суміші продовження. і кіт. фактори на відповідь. Я сподіваюся дізнатися більше про те, коли доречно вибрати те чи інше.

— DQdlM

Це питання щодо відповіді Джона (оскільки мені не вистачає репутаційних балів, щоб написати реальний коментар). Джерела , які я читав до сих пір (наприклад , якщо я Google для ANOVA ANCOVAабо Multiple regression ANCOVA) скажіть мені , що ANOVA involves only categorical predictorsі ANCOVA involves categorical and continuous predictors, і що обидва, ANOVA і ANCOVA конструкції, можна описати з допомогою моделі множинної регресії. Чи суперечить це відповіді Іоанна, яка сказана "ANCOVA and ANOVA are the same, as ttnphns pointed out"?

— klaus se

Відповіді:

ttnphns правильний.

Однак, враховуючи ваші додаткові коментарі, я б сказав, що рецензент хотів зміни лише для тлумачення. Якщо ви хочете дотримуватися результатів стилю ANOVA, просто називайте це ANOVA. ANCOVA та ANOVA - те саме, що вказували ttnphns. Різниця полягає в тому, що з ANCOVA ви не ставитесь до коваріатів як до предикторів, і, безперечно, ви хочете зробити саме це.

Що рецензент отримував, це те, що, хоча ви можете виконувати ANOVA на безперервних прогнозах, типово, що можна виконувати регресію. Однією з особливостей цього є те, що ви отримуєте оцінки ефектів безперервної змінної і навіть можете переглядати взаємодію між нею і категорією (які не входять до ANCOVA, але можуть бути в ANOVA).

Можливо, вам знадобиться допомога з інтерпретацією результатів регресії, оскільки на шляху до взаємодій трапляються смішні речі, якщо ви збираєтесь використовувати значення бета-версії для визначення значущості своїх ефектів.

— Джон
джерело

Ці двоє - те саме. Наприклад, у SPSS процедура, де я вказую ANCOVA, називається GLM (загальна лінійна модель); він просить ввести "фактори" (категоричні предиктори) та "коваріати" (суцільні предиктори). Якщо я перекодую "фактори" в манекенні змінні (опускаючи по одній надмірній категорії від кожного фактора) і введу всі ці разом із коваріатами як "незалежні змінні" в процедурі REGRESSION (лінійна регресія), я отримаю ті ж результати, що і для GLM ( прийнято, що залежна змінна, звичайно, однакова).

PS Результати будуть однаковими, якщо моделі однакові. Якщо регресія містить лише основні ефекти, то, звичайно, ANCOVA слід визначати без фактора за факторною взаємодією.

— ttnphns
джерело

-6

Багаторазова лінійна регресія здається мені більш доцільною, ніж ANCOVA в цій ситуації, як рекомендує рецензент журналу.

Спробуйте запустити як множинну регресію, так і ANCOVA, і порівняйте результати. Вони, ймовірно, не будуть ідентичними.

ANCOVA і множинна лінійна регресія схожі, але регресія є більш доцільною, коли акцент робиться на залежній змінній результату, тоді як ANCOVA є більш доцільним, коли акцент робиться на порівнянні груп з однієї з незалежних змінних. В описі, описаному вище, очевидно, що акцент робиться на змінній результату.

Нарешті, якщо ви справді не впевнені, що ваш спосіб робити краще, ніж рецензент, і ви не можете пояснити чому, тоді, ймовірно, вам слід просто погодитися на досвід рецензента, щоб ви могли опублікувати свій документ.

— Відповідь
джерело

-1, це неправильно. Чи читали ви відповіді @John чи @ttnphns? Обидва правильно зазначають, що ANCOVA - це модель множинної регресії. Традиційна ANCOVA не допускала взаємодій b / t коваріатів та факторів (так зване "припущення про паралельні нахили"), але термін "ANCOVA" використовується неохайно, і багато людей використовують його для включення випадків без взаємодії. Більше того, я збираю, що SPSS запустить "ANCOVA" з таким. Це те, що ви мали на увазі тут? Якщо так, то уточнюйте. Якщо ні, то я повинен дати дозволу стояти.

— gung - Відновіть Моніку