공분산분석 (Analysis of Covariance : ANCOVA (일명 앙코바)

뭐든지 그런것 같습니다. 처음 시작할때는 쉬운것 같다가 하면 할수록 복잡해지고 난해해지고 ..

 

통계가 그런것 같습니다. 단순 빈도를 통해서 그래프만 나와도 재미난적이 있었는데 이제는 그렇게 싫어했던 수학용어가 복잡하게 얽힌 분석을 하고 있으니 말입니다.

 

이번에는 공분산분석을 살짝쿵 알아보고 가겠습니다.

 

공분산분석은 매개변수가 연속변수일때 이의 영향을 통계적인 방법으로 통제하여 독립변수의 효과를 검정하는 것으로서

 

회귀분석 + 분산분석 이라고 보시면 되겠습니다.

 

예를들어 교육학 에서 많이 사용하는 사전 사후 검정에 있어서 사전에 공부를 잘했던 아이들은 사후에도 점수가 높을것입니다. 반면에 사전에 공부를 못했던 아이들은 당연히 사후에도 점수가 낮겠지요. 이는 만일 처치효과 즉, 어떠한 방법을 가하였다고 하여도 그 효과로 인해서가 아니라 원래 잘했던 아이들은 잘하고 못했던 아이들은 못하게 나오는것입니다.

 

따라서 집단별 사전능력이 다르기 때문에 공분산분석에서는 사전점수 즉 집단의 사전능력의 평균이 동일해지도록  회귀식을 이용하여 교정점수를 계산합니다.

 

분석방법은 전과 마찬가지로 분석-일반선형모형-일변량 으로 들어갑니다.

 

여기서 사후점수가 종속변수가 될것이며, 공변량은 매개변수인 사전점수를 넣습니다. 그리고 모수요인에 처치방법을 넣게 됩니다.

 

전과 달리 이번 분석에서는 모형을 제1유형으로 바꿔주셔야 하는데 공변량을 주효과 전에 입력학 결과를 얻기 위해서 제1유형의 제곱합을 선택합니다.

 

옵션에서 처치법을 평균출력기준으로 넣어주시고 확인을 누르시면 쭈르르르륵 결과가 나옵니다.

 

결과에서 주요히 볼 내용은 사전능력이 사후점수에 유의한 영향을 미치는가를 보고 사전점수가 사후점수에 미치는 영향을 통제한 후의 사후점수값을 확인함으로서 처치법에 따른 차이가 있는지를 확인 합니다.

 

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