Quando se deve usar regressão múltipla com codificação fictícia vs. ANCOVA?

Analisei recentemente um experimento que manipulou 2 variáveis categóricas e uma variável contínua usando ANCOVA. No entanto, um revisor sugeriu que a regressão múltipla com a variável categórica codificada como variáveis dummy é um teste mais apropriado para experimentos com variáveis categóricas e contínuas.

Quando é apropriado usar ANCOVA vs. regressão múltipla com variáveis fictícias e que fatores devo considerar na seleção entre os dois testes?

Obrigado.

— DQdlM
fonte

Qual das suas variáveis é um preditor e qual correlato?

— John

@ John, no experimento que mencionei todas as variáveis foram preditores e foram manipuladas, mas deixei a descrição vaga, porque espero uma resposta geral do que devo considerar ao escolher entre os dois tipos de análise.

— DQdlM

Isso realmente muda tudo na sua pergunta. Portanto, você realmente não deseja selecionar entre ANCOVA e regressão, mas ANOVA e regressão.

— John

@ John obrigado por seus comentários. Talvez eu não esteja usando os termos corretamente. Eu tenho um experimento em que 2 fatores categóricos (luz / sem luz e ambiente / CO_2 elevado) e uma variável contínua ([DOC]) foram manipulados. Para avaliar o efeito desses fatores na resposta, usei o ANCOVA, pois havia uma mistura de fatores categóricos e contínuos. No entanto, a regressão múltipla com codificação variável fictícia também pode ser usada para testar o efeito de uma mistura de cont. e gato. fatores em uma resposta. Espero aprender mais sobre quando é apropriado selecionar um ou outro.

— DQdlM

Esta é uma pergunta sobre a resposta de John (como não tenho pontos de reputação suficientes para escrever um comentário real). As fontes que eu li até agora (por exemplo, se eu google para ANOVA ANCOVAou Multiple regression ANCOVA) me dizem que ANOVA involves only categorical predictorse ANCOVA involves categorical and continuous predictors, e que ambos, ANOVA e ANCOVA projeta, pode ser descrito usando um modelo de regressão múltipla. Isso está em conflito com a resposta de João, que sais "ANCOVA and ANOVA are the same, as ttnphns pointed out"?

— precisa

Respostas:

ttnphns está correto.

No entanto, dados seus comentários adicionais, sugiro que o revisor deseje a alteração apenas para interpretação. Se você deseja manter os resultados do estilo ANOVA, basta chamá-lo de ANOVA. ANCOVA e ANOVA são iguais, como ttnphns apontou. A diferença é que, com a ANCOVA, você não trata as covariáveis como preditores e, definitivamente, parece querer fazer exatamente isso.

O que o revisor estava entendendo era que, embora você possa executar uma ANOVA em preditores contínuos, é típico que se faça uma regressão. Uma característica disso é que você obtém estimativas dos efeitos da variável contínua e pode até analisar as interações entre ela e a categórica (que não estão incluídas em uma ANCOVA, mas podem estar em uma ANOVA).

Você pode precisar de ajuda com a interpretação dos resultados da regressão, porque coisas engraçadas acontecem no caminho para as interações, se você usar os valores beta para determinar a significância de seus efeitos.

— John
fonte

Esses dois são a mesma coisa. Por exemplo, no SPSS, o procedimento em que eu especifico ANCOVA é chamado GLM (modelo linear geral); pede para introduzir "fatores" (preditores categóricos) e "covariáveis" (preditores contínuos). Se eu recodificar os "fatores" em variáveis fictícias (omitindo uma categoria redundante de cada fator) e inserir todos aqueles junto com as covariáveis como "variáveis independentes" no procedimento REGRESSION (regressão linear), obterá os mesmos resultados que com o GLM ( (considerando que a variável dependente é a mesma, é claro).

PS Os resultados serão idênticos se os modelos forem idênticos. Se a regressão contiver apenas efeitos principais, a ANCOVA deverá ser especificada sem interações fator a fator, é claro.

— ttnphns
fonte

-6

A regressão linear múltipla me parece mais apropriada que a ANCOVA nessa situação, como recomenda o revisor da revista.

Tente executar uma regressão múltipla e uma ANCOVA e comparar os resultados. Eles provavelmente não serão idênticos.

ANCOVA e regressão linear múltipla são semelhantes, mas a regressão é mais apropriada quando a ênfase está na variável dependente do resultado, enquanto ANCOVA é mais apropriada quando a ênfase está na comparação dos grupos de uma das variáveis independentes. No experimento descrito acima, a ênfase parece claramente estar na variável resultado.

Finalmente, a menos que você esteja realmente certo de que sua maneira de fazer as coisas é melhor que a do Revisor, e possa explicar o porquê, provavelmente você deve apenas ceder à experiência do Revisor, para poder publicar seu artigo.

— Responda
fonte

-1, isso está incorreto. Você leu as respostas de @John ou @ttnphns? Ambos apontam corretamente que ANCOVA é um modelo de regressão múltipla. A ANCOVA tradicional não permitia interações b / t covariáveis e fatores (a chamada 'suposição de declives paralelos'), mas o termo 'ANCOVA' é usado superficialmente e muitas pessoas o usam para incluir casos com interações. Além disso, eu acho que o SPSS executará uma 'ANCOVA' com esse tipo de coisa. É isso que você quis dizer aqui? Se sim, por favor, esclareça. Caso contrário, devo deixar o voto negativo em pé.

— gung - Restabelece Monica