Cuándo se debe utilizar de regresión múltiple con un maniquí de codificación vs ANCOVA?

Question

Recientemente he analizado un experimento que manipuló 2 variables categóricas y continuas variable mediante ANCOVA. Sin embargo, un revisor sugirió que varios de regresión con la variable categórica codificadas como variables ficticias es más una prueba apropiada para los experimentos con ambos las variables categóricas y continuas.

¿Cuándo es apropiado el uso de ANCOVA vs regresión múltiple con variables ficticias y qué factores debo tener en cuenta en la selección de entre las dos pruebas?

Gracias.

Answer 1

ttnphns es correcta.

Sin embargo, dada su comentario adicional me gustaría sugerir que el revisor quería el cambio meramente para la interpretación. Si quieres seguir con ANOVA resultados del estilo sólo tiene que llamar a ANOVA. ANCOVA y ANOVA son los mismos, como ttnphns señaló. La diferencia es que con ANCOVA no tratar las covariables como predictores y definitivamente parecen querer hacer eso.

Lo que el revisor fue llegar fue que, mientras que usted puede realizar un ANOVA en continuo predictores, es típico que uno realice una regresión. Una característica de este es que puedes obtener las estimaciones de los efectos de la variable continua e incluso se puede ver en las interacciones entre éste y el categórica (que no están incluidos en un ANCOVA, pero podría ser en un ANOVA).

Usted puede necesitar un poco de ayuda con la interpretación de los resultados de la regresión porque las cosas graciosas que suceden en el camino a las interacciones que si usted va a utilizar la beta de valores para determinar la importancia de sus efectos.

Answer 2

Estos dos son la misma cosa. Por ejemplo, en el programa SPSS, el procedimiento donde puedo especificar ANCOVA se llama GLM (general linear model); askes a la entrada de los "factores" (los predictores categóricos) y "variables de control" (continua predictores). Si me recodificar los "factores" en las variables ficticias (omisión de una redundante categoría de cada factor) y la entrada de todos aquellos que, junto con las covariables como "variables independientes" en el procedimiento de REGRESIÓN (regresión lineal), voy a obtener los mismos resultados que con GLM (tomado de que la variable dependiente es el mismo, por supuesto).

P. S. Los resultados serán idénticos si los modelos son idénticos. Si regresión contiene sólo los efectos principales, a continuación, ANCOVA debe ser especificado sin factor por factor de interacciones, por supuesto.

Answer 3

Regresión lineal múltiple, me parece más apropiado que el ANCOVA en esta situación, como la revista revisor recomienda.

Intente ejecutar tanto una regresión múltiple y un ANCOVA, y comparar los resultados. Que probablemente no va a ser idénticos.

ANCOVA y de regresión lineal múltiple son similares, pero la regresión es más apropiado cuando el énfasis está en la dependiente de la variable de resultado, mientras que ANCOVA es más apropiado cuando el énfasis está en la comparación de los grupos de una de las variables independientes. En el experimento descrito anteriormente, el énfasis parece claramente ser en la variable de resultado.

Finalmente, a menos que esté muy seguro de que la manera de hacer las cosas es mejor que la del Revisor, y puede explicar por qué, entonces usted probablemente debería acaba de conceder el Revisor de la experiencia, así que usted puede conseguir su trabajo publicado.