Analyse der Kovarianz – Peter – – Wichtige Nachschlagewerke

Die Analyse der Kovarianz (ANCOVA) ist eine statistische Methode, die es ermöglicht, dritte Variablen bei der Untersuchung der Beziehung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen zu berücksichtigen. Diese dritten Variablen werden als Kovariaten bezeichnet, da sie einen wesentlichen Teil der Varianz mit der abhängigen Variable teilen. Die Beziehung zwischen der Kovariate und der abhängigen Variable wird bei der Untersuchung der Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variable statistisch kontrolliert (oder herauspartialisiert). ANCOVA kann sowohl im Rahmen der Varianzanalyse als auch der Regressionsanalyse angewandt werden und kann sowohl mit experimentellen als auch mit nicht-experimentellen Daten verwendet werden. Je nach Forschungsdesign dient die ANCOVA jedoch unterschiedlichen Zielen. Bei der Arbeit mit experimentellen Daten hilft sie, die Fehlervarianz zu verringern und damit die statistische Aussagekraft des statistischen Tests zu erhöhen. Damit dies funktioniert, müssen die unabhängige Variable und die Kovariate unabhängig sein. Bei nicht-experimentellen Daten kann die ANCOVA helfen, den einzigartigen Beitrag einer unabhängigen Variable zur Erklärung der abhängigen Variable zu ermitteln und alternative Erklärungen für die Beziehung auszuschließen. Die Einbeziehung von Kovariaten sollte den theoretischen Annahmen folgen und daher vor der Datenanalyse entschieden werden.