언제 더미 코딩 대 ANCOVA로 다중 회귀를 사용해야합니까?

최근에 ANCOVA를 사용하여 2 개의 범주 형 변수와 1 개의 연속 형 변수를 조작 한 실험을 분석했습니다. 그러나 검토자는 더미 변수로 코딩 된 범주 형 변수를 사용한 다중 회귀가 범주 형 변수와 연속 형 변수를 모두 사용하는 실험에 더 적합한 테스트라고 제안했습니다.

더미 변수와 함께 ANCOVA 대 다중 회귀 분석을 사용하는 것이 적절한시기와 두 테스트 중에서 선택할 때 고려해야 할 요소는 무엇입니까?

감사합니다.

ttnphns가 정확합니다.

그러나 추가 의견이 있으면 검토자가 해석을 위해서만 변경을 원한다고 제안합니다. ANOVA 스타일 결과를 고수하려면 ANOVA라고 부르십시오. ttnphns가 지적한 것처럼 ANCOVA와 ANOVA는 동일하다. 차이점은 ANCOVA를 사용하면 공변량을 예측 변수로 취급하지 않으며 분명히 그렇게하고 싶어한다는 것입니다.

검토자가 얻은 것은 연속 예측 변수에 대해 분산 분석을 수행 할 수 있지만 회귀 분석을 수행하는 것이 일반적이라는 것입니다. 이것의 한 가지 특징은 연속 변수의 영향을 추정하고 변수와 범주 사이의 상호 작용을 볼 수도 있다는 것입니다 (ANCOVA에는 포함되어 있지 않지만 분산 분석에 포함될 수 있음).

베타 값을 사용하여 효과의 중요성을 결정하는 경우 상호 작용으로가는 길에 재미있는 일이 발생하기 때문에 회귀 결과 해석에 도움이 필요할 수 있습니다.

이 둘은 같은 것입니다. 예를 들어 SPSS에서 ANCOVA를 지정하는 절차를 GLM (general linear model)이라고합니다. "인자"(범주 예측 변수)와 "공변량"(연속 예측 변수)을 입력하도록 요구합니다. "인자"를 더미 변수로 코딩하고 (각 요인에서 하나의 중복 범주 생략) REGRESSION 절차 (선형 회귀)에서 공변량과 함께 모든 변수를 "독립 변수"로 입력하면 GLM과 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 종속 변수는 물론 동일합니다).

PS 모델이 동일하면 결과가 동일합니다. 회귀에 주요 효과 만 포함 된 경우 물론 요인 별 상호 작용없이 ANCOVA를 지정해야합니다.

저널 리뷰어가 권장하는 것처럼이 상황에서 다중 선형 회귀 분석이 ANCOVA보다 더 적합합니다.

다중 회귀 분석과 ANCOVA를 모두 실행하고 결과를 비교해보십시오. 아마도 동일하지 않을 것입니다.

ANCOVA와 다중 선형 회귀는 비슷하지만, 강조가 종속 결과 변수에있을 때는 회귀가 더 적합하고, 독립 변수 중 하나의 그룹을 비교할 때 ANCOVA가 더 적합합니다. 위에서 설명한 실험에서 강조는 결과 변수에 분명히있는 것으로 보입니다.

마지막으로, 작업 방식이 Reviewer보다 낫다는 확신이없고 그 이유를 설명 할 수 없다면 Reviewer의 전문 지식을 인정하여 논문을 출판 할 수 있습니다.