Quando si dovrebbe usare la regressione multipla con codifica fittizia rispetto a ANCOVA?

Di recente ho analizzato un esperimento che ha manipolato 2 variabili categoriche e una variabile continua usando ANCOVA. Tuttavia, un revisore ha suggerito che la regressione multipla con la variabile categoriale codificata come variabili fittizie è un test più appropriato per esperimenti con variabili sia categoriche sia continue.

Quando è appropriato utilizzare ANCOVA rispetto alla regressione multipla con variabili fittizie e quali fattori devo considerare nella scelta tra i due test?

Grazie.

— DQdlM
fonte

Quale delle tue variabili è un predittore e quale correlata?

— Giovanni,

@Giovanni, nell'esperimento che menziono tutte le variabili erano predittori e sono stati manipolati ma ho lasciato vaga la descrizione perché spero in una risposta generale di ciò che dovrei considerare quando scelgo tra i due tipi di analisi.

— DQdlM

Questo cambia davvero tutto nella tua domanda. Quindi non vuoi davvero scegliere tra ANCOVA e regressione ma ANOVA e regressione.

— Giovanni,

@Giovanni grazie per i tuoi commenti. Potrei non usare i termini correttamente. Ho un esperimento in cui sono stati manipolati 2 fattori categorici (luce / assenza di luce e ambiente / CO_2 elevata) e una variabile continua ([DOC]). Per valutare l'effetto di questi fattori sulla risposta, ho usato ANCOVA, poiché c'era un mix di fattori categorici e continui. Tuttavia, è possibile utilizzare la regressione multipla con codifica variabile fittizia per testare l'effetto di una miscela di cont. e gatto. fattori su una risposta. Spero di saperne di più su quando è opportuno selezionare l'uno o l'altro.

— DQdlM

Questa è una domanda sulla risposta di John (dato che non ho abbastanza punti reputazione per scrivere un vero commento). Le fonti che ho letto finora (ad esempio se google per ANOVA ANCOVAo Multiple regression ANCOVA) mi dicono che ANOVA involves only categorical predictorse ANCOVA involves categorical and continuous predictors, e che entrambi, ANOVA e ANCOVA, possono essere descritti usando un modello di regressione multipla. Questo è in conflitto con la risposta di John, che dice "ANCOVA and ANOVA are the same, as ttnphns pointed out"?

— klaus se

Risposte:

ttnphns è corretto.

Tuttavia, dati i tuoi commenti aggiuntivi, suggerirei che il revisore volesse il cambiamento solo per interpretazione. Se vuoi restare fedele ai risultati dello stile ANOVA, chiamalo ANOVA. ANCOVA e ANOVA sono uguali, come ha sottolineato ttnphns. La differenza è che con ANCOVA non tratti le covariate come predittori e sembri sicuramente voler fare proprio questo.

Ciò a cui stava arrivando il revisore era che, mentre è possibile eseguire un ANOVA su predittori continui, è tipico che si esegua una regressione. Una caratteristica di questo è che ottieni stime degli effetti della variabile continua e puoi anche guardare le interazioni tra essa e il categoriale (che non sono inclusi in un ANCOVA ma potrebbero essere in un ANOVA).

Potresti aver bisogno di aiuto per l'interpretazione dei risultati della regressione perché accadono cose divertenti sulla strada delle interazioni se utilizzerai i valori beta per determinare il significato dei tuoi effetti.

— John
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Questi due sono la stessa cosa. Ad esempio, in SPSS la procedura in cui specifico ANCOVA si chiama GLM (modello lineare generale); chiede di inserire "fattori" (predittori categorici) e "covariate" (predittori continui). Se ricodico i "fattori" in variabili fittizie (omettendo una categoria ridondante da ciascun fattore) e inserisco tutti quelli insieme alle covariate come "variabili indipendenti" nella procedura REGRESSION (regressione lineare), otterrò gli stessi risultati di GLM ( considerato che la variabile dipendente è la stessa, ovviamente).

PS I risultati saranno identici se i modelli sono identici. Se la regressione contiene solo effetti principali, ANCOVA dovrebbe essere specificato senza interazioni fattore per fattore, ovviamente.

— ttnphns
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-6

La regressione lineare multipla mi sembra più appropriata di ANCOVA in questa situazione, come raccomanda il revisore della rivista.

Prova a eseguire sia una regressione multipla sia un ANCOVA e confrontare i risultati. Probabilmente non saranno identici.

ANCOVA e la regressione lineare multipla sono simili, ma la regressione è più appropriata quando l'enfasi è sulla variabile di risultato dipendente, mentre ANCOVA è più appropriata quando l'enfasi è sul confronto dei gruppi da una delle variabili indipendenti. Nell'esperimento sopra descritto, l'enfasi sembra chiaramente essere sulla variabile del risultato.

Infine, a meno che tu non sia veramente sicuro che il tuo modo di fare le cose sia migliore del Revisore e possa spiegarne il motivo, allora probabilmente dovresti semplicemente concedere alla competenza del Revisore, in modo da poter pubblicare il tuo documento.

— Risposta
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-1, questo non è corretto. Hai letto le risposte di @John o @ttnphns? Entrambi sottolineano correttamente che ANCOVA è un modello di regressione multipla. Il tradizionale ANCOVA non consentiva interazioni b / t covariate e fattori (il cosiddetto "presupposto delle pendenze parallele"), ma il termine "ANCOVA" è usato in modo sciatto e molte persone lo usano per includere casi con interazioni. Inoltre, ritengo che SPSS eseguirà un 'ANCOVA' con tale. È quello che intendevi qui? In tal caso, chiarire. In caso contrario, devo lasciare in piedi il voto negativo.

— gung - Ripristina Monica