Análise da Covariância (ANCOVA)
Notas para a disciplina de Análise Estatística III Tomás da Silva

© 2003 Universidade de Coimbra

Análise da Covariância

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Pontos principais
• Regressão, ANOVA e ANCOVA: O modelo linear geral (MLG/GLM) • Análise da Covariância: Objectivos
Q Um exemplo

• Assunções para a ANCOVA com um factor e uma var. concomitante (ANCOVA unifactorial)
Q Efectuar uma análise da covariância com o SPSS: Abordagem clássica Q Verificação das assunções Q Realizar a ANCOVA

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Regressão, ANOVA e ANCOVA
• O “geral” no MLG • O “linear” no MLG • Comunalidades entre a regressão, a ANOVA e a ANCOVA • O MLG DADOS = MODELO + ERRO

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Regressão
• Yi = β0 …exibir mais conteúdo…

Considera três grupos experimentais (Placebo, Baixa dose de Viagra (Low), e Alta dose de Viagra (High)). A VD é uma medida comportamental da Líbido do sujeito. Neste exemplo, é possível especular que outras variáveis, para além do VIAGRA, podem afectar a líbido do sujeito. Algumas dessas influências na líbido podem ser, por exemplo, a líbido do parceiro/a do sujeito (Afinal, são precisas duas pessoas para dançar o tango (!), como refere Field), ou outra medicação que suprima a líbido (por exemplo, anti-depressivos), ou mesmo a fadiga! Ora, se estas variáveis forem medidas, então é possível controlar a influência que elas podem ter na variável dependente, nomeadamente incluindo-as no modelo de regressão, ou, como no caso aqui discutido, no modelo da ANCOVA. O objectivo é conhecer qual o efeito que a VI tem depois do efeito da variável concomitante ser controlado, ou seja, depois de removermos (parcializarmos) o efeito da co-variável.

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Assunções para a ANCOVA unifactorial
• • 1. 2. 3. 4. 5. Aplicam-se todas as assunções da ANOVA unifactorial; AplicamOutras assunções para a ANCOVA: A var. concomitante é medida antes da intervenção ou manipulação experimental; A var. concomitante é medida sem erro (ou com uma garantia/fiabilidade o mais elevada possível); (As concomitantes não estão fortemente correlacionadas umas com as outras) – Apenas aplicável quando temos duas ou mais concomitantes; Existe uma relação linear