Análisis de covarianza – Peter – – Principales obras de referencia

El análisis de covarianza (ANCOVA) es un método estadístico que permite tener en cuenta terceras variables al investigar la relación entre una variable independiente y una dependiente. Estas terceras variables se denominan covariables, ya que comparten una cantidad esencial de varianza con la variable dependiente. La relación entre la covariable y la variable dependiente se controla estadísticamente (o se parcializa) cuando se examina la relación entre la variable independiente y la dependiente. El ANCOVA puede aplicarse tanto en el contexto del análisis de la varianza como del análisis de la regresión y puede utilizarse con datos experimentales y no experimentales. Sin embargo, dependiendo del diseño de la investigación, el ANCOVA sirve para diferentes objetivos. Cuando se trabaja con datos experimentales, ayuda a reducir la varianza del error, aumentando así la potencia estadística de la prueba estadística. Para que esto funcione, la variable independiente y la covariable deben ser independientes. Con datos no experimentales, el ANCOVA puede ayudar a identificar la contribución única de una variable independiente en la explicación de la variable dependiente y a descartar explicaciones alternativas de la relación. La inclusión de covariables debe seguir el supuesto teórico y, por tanto, decidirse antes del análisis de los datos.