پیش فرض های تحلیل کوواریانس یا Analysis of Covariance (ANCOVA) چیست؟

در تحلیل کوواریانس (ANCOVA)، چندین پیش‌فرض مهم وجود دارد که باید برآورده شوند تا نتایج آزمون معتبر باشد. این پیش‌فرض‌ها عبارتند از:

• رازهای افراد قوی: چطور از ضعف‌ها عبور کنیم؟ (ویدئو)
• تحلیل فرایند (Process Analysis)
• تحلیل مقایسه‌ای (Comparative Analysis)
• تحلیل روایت (Narrative Analysis)
• تحلیل پدیدارشناختی (Phenomenological Analysis)
• پیام تبریک عید فطر
• 100 پیامک زیبا برای تبریک عید فطر
• اهمیت تحلیل داده‌های آماری: کلید موفقیت در دنیای مدرن
• اهمیت تحلیل داده‌های آماری: کلید موفقیت در دنیای مدرن
• آموزش تحلیل داده: راهنمای جامع و علمی برای ورود به دنیای داده‌ها

1. پیش‌فرض همبستگی: این پیش‌فرض بیان می‌کند که متغیرهای کوواریانس (متغیرهای کنترلی) باید با متغیر وابسته همبستگی داشته باشند. به عبارت دیگر، متغیرهای کنترلی باید با متغیر وابسته مرتبط باشند تا تحلیل ANCOVA معتبر باشد.
2. پیش‌فرض همگنیتی: این پیش‌فرض بیان می‌کند که متغیرهای کوواریانس باید برای تمام گروه‌ها یکسان باشند. به عبارت دیگر، میانگین‌های متغیرهای کنترلی باید برای همه گروه‌ها یکسان باشند.
3. پیش‌فرض همبستگی خطا: این پیش‌فرض بیان می‌کند که خطاها یا باقیمانده‌ها باید برای هر گروه به صورت مستقل از متغیرهای کوواریانس توزیع شوند. به عبارت دیگر، خطاها باید برای هر گروه به صورت مستقل از متغیرهای کنترلی توزیع شوند.
4. پیش‌فرض نرمالیته: این پیش‌فرض بیان می‌کند که متغیر وابسته و متغیرهای کنترلی باید از توزیع نرمال پیروی کنند.

رعایت این پیش‌فرض‌ها در تحلیل ANCOVA حائز اهمیت است تا نتایج به درستی تفسیر شوند و تحلیل آماری معتبر باشد.

در صورتی که یک یا چند پیش‌فرض برآورده نشود، نتایج ANCOVA ممکن است تحت تأثیر قرار گیرند و تفسیر صحیحی از آن‌ها امکان‌پذیر نباشد.

پیشنهاد می شود مقالات زیر را نیز مطالعه نمایید:

یادگیری سازمانی: راهکارها و روش‌های ارتقاء یادگیری در سازمان‌ها

چه روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها در تحقیق آزمایشی استفاده می‌شود؟

انواع مقیاس های اندازه گیری با ذکر مثال

معرفی نرم افزارهای تحلیل آماری (LISREL، AMOS، EQS، PLS)

تحلیل داده های آماری