Khi nào nên sử dụng nhiều hồi quy với mã hóa giả so với ANCOVA?

Gần đây tôi đã phân tích một thí nghiệm thao túng 2 biến phân loại và một biến liên tục bằng ANCOVA. Tuy nhiên, một nhà phê bình cho rằng hồi quy bội với biến phân loại được mã hóa là biến giả là một thử nghiệm thích hợp hơn cho các thử nghiệm với cả biến phân loại và biến liên tục.

Khi nào thì thích hợp để sử dụng ANCOVA so với hồi quy bội với các biến giả và tôi nên xem xét các yếu tố nào trong việc lựa chọn giữa hai thử nghiệm?

Cảm ơn bạn.

ttnphns là chính xác.

Tuy nhiên, với ý kiến ​​bổ sung của bạn, tôi sẽ đề nghị người đánh giá muốn thay đổi chỉ để giải thích. Nếu bạn muốn gắn bó với kết quả kiểu ANOVA, hãy gọi nó là ANOVA. ANCOVA và ANOVA là như nhau, như ttnphns đã chỉ ra. Sự khác biệt là với ANCOVA, bạn không coi các đồng biến là các yếu tố dự đoán và bạn chắc chắn dường như muốn làm điều đó.

Điều mà người đánh giá nhận được là, trong khi bạn có thể thực hiện ANOVA trên các dự đoán liên tục, thì điển hình là người ta thực hiện hồi quy. Một tính năng của điều này là bạn có được ước tính về tác động của biến liên tục và thậm chí bạn có thể xem xét các tương tác giữa nó và phân loại (không bao gồm trong ANCOVA nhưng có thể nằm trong ANOVA).

Bạn có thể cần một số trợ giúp để giải thích kết quả hồi quy vì những điều thú vị xảy ra trên đường đến tương tác nếu bạn sẽ sử dụng các giá trị beta để xác định tầm quan trọng của hiệu ứng.

Hai cái này giống nhau. Ví dụ, trong SPSS, quy trình mà tôi chỉ định ANCOVA được gọi là GLM (mô hình tuyến tính tổng quát); nó yêu cầu đầu vào "các yếu tố" (dự đoán phân loại) và "hiệp phương" (dự đoán liên tục). Nếu tôi mã hóa "các yếu tố" thành các biến giả (bỏ qua một loại dư thừa từ mỗi yếu tố) và nhập tất cả các yếu tố cùng với các biến số thành "biến độc lập" trong thủ tục REGRESSION (hồi quy tuyến tính), tôi sẽ nhận được kết quả tương tự như với GLM ( tất nhiên là biến phụ thuộc là như nhau).

PS Kết quả sẽ giống hệt nhau nếu các mô hình giống hệt nhau. Nếu hồi quy chỉ chứa các hiệu ứng chính thì ANCOVA nên được chỉ định mà không có yếu tố bởi các tương tác yếu tố, tất nhiên.

Nhiều hồi quy tuyến tính xuất hiện với tôi thích hợp hơn ANCOVA trong tình huống này, như nhà phê bình tạp chí khuyến nghị.

Hãy thử chạy cả hồi quy bội và ANCOVA và so sánh kết quả. Họ có thể sẽ không giống hệt nhau.

ANCOVA và hồi quy tuyến tính tương tự nhau, nhưng hồi quy phù hợp hơn khi nhấn mạnh vào biến kết quả phụ thuộc, trong khi ANCOVA phù hợp hơn khi nhấn mạnh vào việc so sánh các nhóm từ một trong các biến độc lập. Trong thí nghiệm được mô tả ở trên, sự nhấn mạnh dường như rõ ràng là về biến kết quả.

Cuối cùng, trừ khi bạn thực sự chắc chắn rằng cách bạn làm việc tốt hơn Người phản biện và có thể giải thích lý do, thì có lẽ bạn chỉ nên thừa nhận chuyên môn của Người phản biện, để bạn có thể xuất bản bài báo của mình.