Analysis of Covariance – Peter – – Major Reference Works

Analisi della covarianza (ANCOVA) è un metodo statistico che permette di tenere conto di terze variabili quando si studia la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente. Queste terze variabili sono chiamate covariate perché condividono una quantità essenziale di varianza con la variabile dipendente. La relazione tra la covariata e la variabile dipendente è statisticamente controllata (o parzializzata) quando si guarda la relazione tra la variabile indipendente e quella dipendente. L’ANCOVA può essere applicata sia nel contesto dell’analisi della varianza che dell’analisi di regressione e può essere usata con dati sperimentali e non sperimentali. Tuttavia, a seconda del disegno di ricerca, l’ANCOVA serve a scopi diversi. Quando si lavora con dati sperimentali, aiuta a ridurre la varianza degli errori, aumentando così la potenza statistica del test statistico. Perché questo funzioni, la variabile indipendente e la covariata dovrebbero essere indipendenti. Con dati non sperimentali, ANCOVA può aiutare a identificare il contributo unico di una variabile indipendente nello spiegare la variabile dipendente e ad escludere spiegazioni alternative per la relazione. L’inclusione delle covariate dovrebbe seguire l’ipotesi teorica e quindi essere decisa prima dell’analisi dei dati.