Análisis de covarianza (grupos con el mismo valor de una variable de control)

En resumen

Para qué sirve: se comparan los grupos eliminando la influencia de un número como variable de control (covariable). Habitual: el postest según el método de enseñanza, controlando los conocimientos previos antes de la intervención. Statable muestra medias ajustadas, las medias de los grupos en la media de la covariable. La variable de control se elige en la pregunta «¿Se diferencian los grupos?» en «Más opciones».

Requisitos

• La covariable no debe estar influida por el grupo. Se mide antes de la intervención, por ejemplo los conocimientos previos. Si no, el análisis elimina parte del efecto del grupo. Statable no puede comprobarlo.
• La covariable se relaciona linealmente con el resultado, y con igual fuerza en todos los grupos (pendientes iguales). Statable informa de una prueba al respecto.
• El resultado es un número; las observaciones son independientes; cada grupo tiene al menos dos personas.

Cómo leer el resultado

• Primero la prueba de las pendientes (grupo × covariable). Si es estadísticamente significativa (p < ,05): «La covariable actúa de forma distinta en los grupos. Las medias ajustadas solo se pueden interpretar entonces con limitaciones.»
• La prueba de grupos (tipo III) indica si los grupos difieren con el mismo valor de la covariable; con ηp² y un intervalo de confianza del 95 %.
• Las medias ajustadas se muestran con intervalos de confianza del 95 % junto a las medias brutas. A partir de tres grupos siguen comparaciones por pares de las medias ajustadas, con ajuste de Holm.
• La prueba de la covariable muestra si explica algo además del grupo; b es la pendiente común.

Cómo informar

Grupo: F(2, 68) = 4,56, p = ,014, ηp² = ,12, IC del 95 % [,01; ,26]; conocimientos previos: F(1, 68) = 33,02, p < ,001, ηp² = ,33, IC del 95 % [,16; ,48]; pendientes (grupo × covariable): F(2, 66) = 0,45, p = ,641

En el texto, indica con qué valor de la covariable se ajustan las medias (la media de todas las personas) e informa del resultado de la prueba de las pendientes.

Límites

• Una variable de control. Statable no calcula dos agrupaciones junto con una variable de control; aparece un mensaje en lugar de un resultado.
• Pendientes desiguales o una relación curva hacen que las medias ajustadas se puedan interpretar solo en parte. Statable no cambia entonces el modelo por sí mismo.
• Si los grupos no se formaron al azar, el análisis de covarianza solo iguala las diferencias en la covariable, no en otras características.
• PSPP no tiene covariable en GLM; Statable realiza cuatro regresiones con las mismas personas y deriva de ellas pruebas de tipo III (equivale a car::Anova(lm(y ~ g + x, contrasts = list(g = contr.sum)), type = 3) en R).

Fuente

Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5.ª ed.), cap. 13. Maxwell, S. E., Delaney, H. D., & Kelley, K. (2018). Designing Experiments and Analyzing Data: A Model Comparison Perspective (3.ª ed.). Routledge.