Kovariācijas analīze (ANCOVA)
ANCOVA ir parametrisks hipotēžu tests, kas salīdzina divu vai vairāku neatkarīgu grupu koriģētos vidējos rādītājus, vienlaikus statistiski kontrolējot vienu vai vairākus nepārtrauktus kovariātus. Noņemot iznākuma dispersijas daļu, ko skaidro kovariāts, ANCOVA palielina statistisko precizitāti un nodrošina godīgākus grupu salīdzinājumus. Metode balstās uz vispārīgā lineārā modeļa (general linear model) sistēmu, ko 1930. gadu sākumā konsolidējis Fišers (Fisher), un to visaptveroši apraksta Tabachnick un Fidell (2013).
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Using Multivariate Statistics (6th ed.). Pearson. ISBN: 978-0205849574
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Analysis of Covariance. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/ancova
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Kruskal-Wallis H testsStatistika↔ compare
- Daudzvarianto kovariācijas analīze (MANCOVA)Statistika↔ compare
- Vienvirziena dispersijas analīzeStatistika↔ compare
- Velča t-tests (nevienādas dispersijas)Statistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →