试图在 R 中解释 ANCOVA

Question

这里简要概述了我正在尝试做的事情。我的数据集是从一项实验中收集的，该实验比较了 3 个条件（对照组、第 1 组和第 2 组）的性能。我的第一个任务是比较 gr1 和 control 之间是否存在差异。我对此进行了独立的 t 检验，结果并不显着（所以组平均值之间没有 sig 差异？）。我的下一个任务是包含一个协变量。该协变量有两个级别：高（分数范围从 4 到 7）和低（分数范围从 0 到 3）。我的代码如下所示：

lm(performance ~ condition*covariate)

我为 gr1 vs control 做了这个。输出显示条件显着，协变量显着，但交互作用不显着。我很困惑为什么条件现在很重要。我也只用性能〜条件进行了分析，但这并不重要。谁能帮我把它弄得哑口无言。

Answer 1

我会尽力提供帮助：简而言之： ANCOVA 的目的是消除协变量对目标变量的影响（在您的情况下为条件）。 假设：

1. 您的目标是调查组状态（控制、 group1 和 group2) 的性能。 -> 因变量 = 表现，自变量 =（条件 = 组状态）。
2. 对照组和组 1 之间的效果不显着 协变量（高/低）。
3. 但是在包含您的协变量之后，它很重要。
4. 您已经检查了执行 ANCOVA 的假设。

我将您的结果解释为： 您的协变量是分析的重要因素。对您的发现的解释应包括协变量。对于您的模型来说，交互不显着是可以的，也有好处。通过交互，您可以检查回归斜率的同质性（ANCOVA 的假设之一）。