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:

• عامل تورم واریانس VIF (Variance Inflation Factor)
• تولرانس چیست؟ (Tolerance)
• همخطی بین متغیرهای مستقل در رگرسیون چیست؟
• خواص و عوارض و مقدار مصرف گیاه دم اسب
• علت سوزش کف پا چیست؟
• سی ویژگی افرادِ حیله‌گر
• چرا برخلاف باور رایج، درونگراها می توانند رهبران موفقی شوند؟
• شاخص h-index چیست؟
• آزمون کای‌دو (Chi-Square Test)
• آزمون همبستگی اسپیرمن (Spearman’s Rank Correlation Coefficient)

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