Einfaktorielle ANCOVA: Anwendungsbeispiele
Es gibt zwei primäre Anwendungsfälle für die einfaktorielle ANCOVA, auf die wir hier noch einmal eingehen werden: (1) Pre-Post Designs mit zwei oder mehr Gruppen und (2) einfaktorielle Zwischensubjektdesigns, bei der für den Effekt einer oder mehrerer Drittvariablen kontrolliert werden soll.
Pre-Post Designs
Stellen wir uns vor, wir haben zwei oder mehr Gruppen, die wir zu genau zwei Zeitpunkten gemessen haben. Normalerweise würden wir hier eine mixed ANOVA berechnen, da wir einen Zwischensubjektfaktor (unsere Gruppen) und einen Innersubjektfaktor (die beiden Messzeitpunkte) haben. Aber gerade bei zwei Messzeitpunkten bietet sich ein weiteres Design an: die einfaktorielle ANCOVA, bei der wir den ersten Messzeitpunkt als Kovariate in das Modell mit aufnehmen, wie in der Abbildung unten.
Dieses Design hat im Vergleich zur mixed ANCOVA etwas geänderte Hypothesen: Anstatt herauszufinden, ob sich die Werte zwischen den Gruppen über die Zeit hinweg verändern, wollen wir nun mit einer einfaktoriellen ANCOVA wissen, ob es Gruppenunterschiede gibt, wenn wir für den ersten Messzeitpunkt kontrollieren.
Vor allem bei randomisierten Studien hat die ANCOVA hier deutlich mehr statistische Power (van Breukelen, 2006).
Für Kovariaten kontrollieren
Das klassische Einsatzgebiet der einfaktoriellen ANCOVA ist ein Design bei dem untersucht wird, ob es Unterschiede zwischen verschiedenen unabhängigen Gruppen existiert, wenn für eine oder mehrere Kovariaten kontrolliert wird. Dies ist vor allem der Fall, wenn wir davon ausgehen, dass diese Drittvariablen als Störfaktoren auftreten und/oder wir davon ausgehen, dass diese Variablen zwar einen Effekt haben könnten, uns dieser Effekt aber nicht interessiert oder sogar unerwünscht für unsere Studie sein könnte.
Literaturverzeichnis
- van Breukelen, G. J. P. (2006). Ancova versus change from baseline: More power in randomized studies, more bias in nonrandomized studies corrected. Journal of Clinical Epidemiology, 59(9), 920–925. doi:10.
1016/ j. jclinepi. 2006. 02. 007