डमी कोडिंग बनाम ANCOVA के साथ एक से अधिक प्रतिगमन का उपयोग कब करना चाहिए?

Question

मैंने हाल ही में एक प्रयोग का विश्लेषण किया जिसमें 2 श्रेणीबद्ध चर और एक निरंतर चर का उपयोग ANCOVA का हेरफेर किया। हालांकि, एक समीक्षक ने सुझाव दिया कि डमी चर के रूप में वर्गीकृत वैचारिक चर के साथ कई प्रतिगमन दोनों श्रेणीबद्ध और निरंतर चर के साथ प्रयोगों के लिए एक अधिक उपयुक्त परीक्षण है।

डमी चर के साथ ANCOVA बनाम एकाधिक प्रतिगमन का उपयोग करना कब उचित है और मुझे दो परीक्षणों के बीच चयन करने में किन कारकों पर विचार करना चाहिए?

धन्यवाद।

Comments

आपका कौन सा चर एक भविष्यवक्ता है और कौन सा सहसंबंधी?

— जॉन

@ जॉन, जिस प्रयोग में मैं सभी चरों का उल्लेख करता हूं, वे भविष्यवक्ता थे और उनमें हेरफेर किया गया था, लेकिन मैंने वर्णन अस्पष्ट छोड़ दिया क्योंकि मैं दो प्रकार के विश्लेषणों के बीच चयन करते समय एक सामान्य उत्तर की उम्मीद कर रहा हूं।

— DQdlM

यह वास्तव में आपके प्रश्न में सब कुछ बदल देता है। इसलिए आप वास्तव में ANCOVA और प्रतिगमन लेकिन ANOVA और प्रतिगमन के बीच चयन नहीं करना चाहते हैं।

— जॉन

@ जॉन आपकी टिप्पणियों के लिए धन्यवाद। मैं सही ढंग से शब्दों का उपयोग नहीं कर सकता हूं। मेरे पास एक प्रयोग है जहां 2 श्रेणीबद्ध कारक (प्रकाश / नहीं-प्रकाश और परिवेश / उन्नत CO_2) और एक निरंतर चर ([DOC]) में हेरफेर किया गया था। प्रतिक्रिया पर इन कारकों के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए, मैंने ANCOVA का उपयोग किया, क्योंकि इसमें स्पष्ट और निरंतर कारकों का मिश्रण था। हालाँकि डमी चर कोडिंग के साथ कई प्रतिगमन का उपयोग प्रतियोगिता के मिश्रण के प्रभाव का परीक्षण करने के लिए भी किया जा सकता है। और बिल्ली। एक प्रतिक्रिया पर कारक। मैं इस बारे में अधिक जानने की उम्मीद कर रहा हूं कि कब एक या दूसरे का चयन करना उचित है।

— DQdlM

यह जॉन के जवाब के बारे में एक सवाल है (क्योंकि मेरे पास वास्तविक टिप्पणी लिखने के लिए पर्याप्त प्रतिष्ठा अंक नहीं हैं)। सूत्रों का कहना है मैं अब तक पढ़ा (जैसे अगर मैं के लिए गूगल ANOVA ANCOVAया Multiple regression ANCOVA) ने मुझे बताया कि ANOVA involves only categorical predictorsऔर ANCOVA involves categorical and continuous predictors, और दोनों, एनोवा और ANCOVA डिजाइन, एक बहु प्रतिगमन मॉडल का उपयोग कर वर्णित किया जा सकता है। क्या जॉन के जवाब से यह टकराव होता है कि कौन सी सास "ANCOVA and ANOVA are the same, as ttnphns pointed out"?

— klaus se

Answer 1

ttnphns सही है।

हालाँकि, आपकी अतिरिक्त टिप्पणियों को देखते हुए, मैं सुझाव दूंगा कि समीक्षक केवल व्याख्या के लिए बदलाव चाहते थे। यदि आप एनोवा शैली के परिणामों के साथ रहना चाहते हैं तो इसे एनोवा कहें। ANCOVA और ANOVA समान हैं, जैसा कि ttnphns ने बताया है। अंतर यह है कि ANCOVA के साथ आप कोविरेट को भविष्यवक्ता नहीं मानते हैं और आप निश्चित रूप से ऐसा ही करना चाहते हैं।

समीक्षक को जो मिल रहा था, वह यह था कि जब आप निरंतर भविष्यवाणियों पर एक एनोवा प्रदर्शन कर सकते हैं, तो यह विशिष्ट है कि एक प्रतिगमन करता है। इसकी एक विशेषता यह है कि आपको निरंतर चर के प्रभावों का अनुमान मिलता है और आप इसके और अंतर्क्रियात्मक (जो एक ANCOVA में शामिल नहीं हैं, लेकिन एक ANOVA में हो सकते हैं) के बीच बातचीत को देख सकते हैं।

आपको प्रतिगमन परिणामों की व्याख्या के साथ कुछ मदद की आवश्यकता हो सकती है क्योंकि यदि आप अपने प्रभावों के महत्व को निर्धारित करने के लिए बीटा मानों का उपयोग करने जा रहे हैं, तो बातचीत के रास्ते में अजीब चीजें होती हैं।

Answer 2

ये दोनों एक ही चीज हैं। उदाहरण के लिए, SPSS में वह प्रक्रिया जहां मैं ANCOVA निर्दिष्ट करता हूं उसे GLM (सामान्य रैखिक मॉडल) कहा जाता है; यह "कारक" (श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ता) और "सहसंयोजक" (निरंतर भविष्यवक्ता) इनपुट करने के लिए कहता है। अगर मैं डमी चर (प्रत्येक कारक से एक अतिरेक श्रेणी) को छोड़ कर "कारकों" को पुन: व्यवस्थित करता हूं और उन सभी को कोवरेट्स के साथ "स्वतंत्र चर" के रूप में पंजीकरण प्रक्रिया (लीनियर रिग्रेशन) में इनपुट करता हूं, तो मुझे जीएलएम () के समान परिणाम प्राप्त होंगे। लिया गया है कि आश्रित चर एक ही है, निश्चित रूप से)।

PS यदि मॉडल समान हैं तो परिणाम समान होंगे। यदि प्रतिगमन में केवल मुख्य प्रभाव होते हैं तो ANCOVA को फैक्टर इंटरैक्शन के बिना कारक के बिना निर्दिष्ट किया जाना चाहिए।

Answer 3

पत्रिका के समीक्षक की सलाह के अनुसार, इस स्थिति में ANCOVA की तुलना में एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मुझे अधिक उपयुक्त प्रतीत होता है।

एक एकाधिक प्रतिगमन और एक ANCOVA चलाने और परिणामों की तुलना करने की कोशिश करें। वे शायद समान नहीं होंगे।

ANCOVA और कई रेखीय प्रतिगमन समान होते हैं, लेकिन निर्भरता परिणाम चर पर जोर देने पर प्रतिगमन अधिक उपयुक्त होता है, जबकि ANCOVA अधिक उपयुक्त होता है जब समूह स्वतंत्र समूहों में से किसी एक की तुलना पर जोर देता है। ऊपर वर्णित प्रयोग में, परिणाम चर पर स्पष्ट रूप से जोर दिया गया लगता है।

अंत में, जब तक आप वास्तव में निश्चित नहीं हैं कि आप चीजों को करने का तरीका समीक्षक की तुलना में बेहतर है, और यह बता सकते हैं कि क्यों, तो आपको शायद समीक्षक की विशेषज्ञता को स्वीकार करना चाहिए, ताकि आप अपना पेपर प्रकाशित करवा सकें।

Comments

-1, यह गलत है। क्या आपने @ जोहान या @ttnphns द्वारा जवाब पढ़ा? दोनों सही ढंग से बताते हैं कि ANCOVA है एक बहु प्रतिगमन मॉडल। पारंपरिक ANCOVA ने अंतर्क्रिया b / t सहसंयोजकों और कारकों (तथाकथित 'समानांतर ढलान धारणा') की अनुमति नहीं दी, लेकिन शब्द 'ANCOVA' का प्रयोग धीरे-धीरे किया जाता है और कई लोग इसका उपयोग मामलों में होने वाली बातचीत / इंटरैक्शन को शामिल करने के लिए करते हैं। इसके अलावा, मैं इकट्ठा करता हूं SPSS एक 'ANCOVA' w / ऐसे चलाएगा। क्या आपका यहाँ मतलब था? यदि हां, तो कृपया स्पष्ट करें। यदि नहीं तो मुझे नीचा खड़ा होना चाहिए।

— गूँग - मोनिका