Padre Pobre Y Padre Rico

El análisis de covarianza es un procedimiento muy importante en experimentación, pero lamentablemente no se usa con frecuencia. Utiliza el análisis de varianza y el de regresión para eliminar lavariabilidad que existe en la variable independiente x, o covariable); también justa medias de tratamiento y así estima mucho mejor el efecto de la variable independiente (tratamiento) sobre lavariable dependiente.
El análisis de la covarianza se define como una técnica estadística empleada cuando no se puede controlar una o más variables extrañas.
Es apropiada para experimentos y estudios deobservación que incluye uno o mas portadores numéricos (covariables) las covariables corresponden a influencias molestosas que hacen a las unidades muéstrales o experimentales diferentes, por lotanto se dificulta la comparación de tratamientos o poblaciones distintas
Una de las ventajas de análisis de covarianza (Ancova) incluyendo covariables en el modelo: se puede reducir el residuo de lasuma de los cuadrados, ajustando y removiendo la variabilidad sistemática.
Ejemplo plaza sésamo; uso razonable de Ancova
Supongamos que queremos diseñar un estudio para saber si ver plaza sésamodurante un año incrementara el entendimiento numérico de niñas de cuatro años, es natural administrar una pre-prueba antes de realizar el estudio y una post prueba del año después
Unas delas posibilidades podrá ser utilizar las puntuaciones de la pre prueba para definir los pares y realizar el estudio como un experimento de bloques completos al azar. Otro enfoque seria usar el cambiode puntuaciones, post-pre, como la respuesta. El análisis de covarianza es similar a un segundo enfoque, pero en ves de decidir de antemano como ajustar las puntuaciones de la pre-prueba, ANCOVAutiliza la relación observada entre las puntuaciones de la pre y las post- para escoger el ajuste
datos importantes sobre las puntuaciones Las puntuaciones de la post-prueba (respuesta) muestran...