Mi experimento había un 2x3 diseño con una covariable. Si analizo los resultados mediante un ANOVA, tengo una fuerte interacción significativa entre los dos factores (p<.001). Si puedo añadir la covariable en el análisis y hacer un ANCOVA, la interacción entre los dos factores no es significativa (p=.252).
La covariable en sí no fue significativa, ni tampoco tiene ningún interacciones significativas.
Hay preguntas similares en este sitio web, pero yo estaba esperando para entender lo que hace un resultado patrón de decir acerca de la covariable? ¿Cómo debo interpretar los resultados?
La adición de la covariable fue la característica novedosa de mi estudio y por lo tanto es importante para mí para entender esta interacción correctamente.
Es la covariable que influyen en los resultados?
EDITAR:
He estado pensando en eso todo el día y supongo que la posible interpretación sería: Cuando el control de la covariable, la interacción de los efectos principales es no significativo.
En cuyo caso no entiendo un par de cosas:
a) ¿que significa la covariable es responsable de la interacción?
b) ¿por Qué es la interacción entre la FactorA*FactorB*Covariable no es significativa, entonces?
c) ¿por Qué no la covariable significativamente la interacción con nada en absoluto, cuando su presencia parece estar influyendo en los resultados?
EDIT 2:
Tal vez estoy haciendo algo mal, porque no está haciendo mucho sentido para mí. Aquí están mis resultados:
http://imageshack.us/g/580/ancova1.png/
Las dos últimas imágenes muestran cuando ejecuto un ANOVA sin la covariable (medidas repetidas, el Factor 1 (2 niveles). El Factor 2 (3 niveles).
Los tres primeros cuando ejecuto un ANCOVA en los mismos factores, excepto lo que he puesto en OptimismScore como covariable.
