Kovaryans Analizi

Kovaryans analizi,varyans analizinin bir koludur. Kovaryans analizi, varsayımlarının sağlanması durumda güçlü ve yararlı bir analizdir. Hata varyansını en aza indirger.Böylece modelin gücü artış gösterir. Gruplar arasındaki regresyonları eşitlemektedir. Ayrıca kovaryans analizi küçük örneklemlere ya da küçük etki  büyüklüğü olduğu durumlarda daha yararlı olmaktadır.

Kovaryans analizi sırasında,grup oralamaları arasın daki fark ölçülürken regresyon analizi ve varyans analizi birlikte kullanılır.Yani kovaryans analizi,varyans analizi iler regresyon analizinden oluşmaktadır.Öncelikle regresyon uygulanır. Böylece, bağımlı değişken ile kodeğişken(covariate -ortak değişken)arasındaki diğer farklılıklar gözönüne alınarak grup farklılıkları ortaya konulmaktadır.Kovaryans analizinde  bağımlı ve bağımsız değişkenlere ek olarak “ortaya giren” bir ya da daha fazla değişkenkere “kodeğişken” denir. Kısacası kovaryans analizinde sadece bir bağımlı değişken bulunurken Bir den fazla bağımsız değişken ve kodeğişken bulunmaktadır.

Kovaryans analizinin varyans analizinden farkı bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler değişkenlere ek olarak kodeğişkenin modele dahil edilmesidir.

 Kovaryans Analizi | Bağımlı Değişken
Bağımlı değişken, aralıklı veya oransal olmaktadır.Yine bağımlı değişkeni dağılımı normal veya normale yakın olmaktadır.

 Kovaryans Analizi | Kodeğişken
Kodeğişken aralıklı ya da oransal veri biçimindedir. Nominal değişkenler kodeğişken olarak kullanlmamaktadır.Ayrıca kodeğişkenler çok dikkatli seçilmektedir.Öncelikle konuya ilişkin teorinin iyi anlaşıldığından ve o kodeğişkenin modele dahil edilmesi gerekip gerekmediğinden emin olunmalıdır.Kodeğişkenler hatasız bir  şekilde ölçülmüş olmalıdır.

Analizde birden fazla kodeğişken kullanılacaksa seçilen değişkenler arasında güçlü bir korelasyon olmaması gerekmektedir.Eğer yüksek derecede bir korelasyon içeriyorsa kodeğişkenlerden biri çıkartılmatadır.Kodeğişken ve bağımlı değişken doğrusal bir ilişki içindedir.Kodeğişken ve bağımlı değişken arasında doğrusal bir ilişki yoksa analizden istenen verim alınamamaktadır. Bir başka deyişle bu varsayımın terk edildiğinde,testin gücünü azaltmaktadır. Çünkü böyle bir durumda hata varyansı çok az azaltılmatadır. Bu test, kodeğişken ve bağımlı değişken arasında korelasyonun yüksek olduğu durumlarda etkili olmaktadır.

Kodeğişken ve bağımlı değişken arasındaki ilişkinin yönü ve gücü her grupta benzer olmaktadır.Bu durum “gruplarda regresyonun homojenliği” olarak ifade edilmektedir.Bir beşke deyişle kod değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişki üzerinde bağımsız değişkenin etkisi bulumamalıdır.Yani kodeğişken gruplardaki bağımlı değişken üzerinde aynı etkide olmalıdır. (kovaryans analizi)