Ковариационный анализ (covariance analysis) – совокупность методов математической статистики изучения взаимосвязи между количественной зависимой переменной и набором категориальных и одновременно набором количественных предикторов. Независимые количественные предикторы в модели ковариационного анализа называют ковариатами, а категориальные независимые переменные – факторами.
Ковариационный анализ является как бы синтезом регрессионного и дисперсионного анализа. Основные теоретические и прикладные проблемы ковариационного анализа относятся к линейным моделям. Если в линейной модели взаимосвязи присутствуют только категориальные предикторы с помощью введения фиктивных переменных, то получается модель дисперсионного анализа. Если в линейной модели присутствуют только количественные предикторы – получается модель регрессионного анализа. А при совместном введение факторов и ковариат проводится ковариационный анализ.
По отношению к зависимой переменной ковариаты являются сопутствующими переменными. Ковариационный анализ часто используется при «управлении» эффектами внешних переменных. Другими словами, введение в модель ковариат позволяет оценить их влияние на взаимодействие зависимой переменной и факторов. Например, аналитик может использовать коэффициент IQ студентов в качестве ковариаты (количественный предиктор) при исследовании эффективности различных методов обучения (качественный предиктор).
Вам может быть интересно ...
Онлайн курс "Углубленные методы статистического анализа данных в IBM SPSS Statistics"