Certain assumptions must be met for

Certain assumptions must be met for the MANCOVA to be used appropriately:
1. Normality: For each group, each dependent variable must represent a normal distribution of scores. Furthermore, any linear combination of dependent variables must be normally distributed. Transformation or removal of outliers can help ensure this assumption is met.[2] Violation of this assumption may lead to an increase in Type I error rates.[3]
2. Independence of observations: Each observation must be independent of all other observations; this assumption can be met by employing random sampling techniques. Violation of this assumption may lead to an increase in Type I errorrates.[3]
3. Homogeneity of variances: Each dependent variable must demonstrate similar levels of variance across each independent variable. Violation of this assumption can be conceptualised as a correlation existing between the variances and the means of dependent variables. This violation is often called 'homoscedasticity'[4] and can be tested for usingLevene's test.[5]
4. Homogeneity of covariances: The intercorrelation matrix between dependent variables must be equal across all levels of the independent variable. Violation of this assumption may lead to an increase in Type I error rates as well as decreasedstatistical power.[3]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมมติฐานบางอย่างที่จะต้องพบกับ mancova ที่จะใช้อย่างเหมาะสม:
1 ปกติ: สำหรับแต่ละกลุ่มแต่ละตัวแปรจะต้องแสดงการกระจายของคะแนนปกติ นอกจากนี้การรวมกันเชิงเส้นของตัวแปรตามจะต้องมีการกระจายตามปกติ การเปลี่ยนแปลงหรือการกำจัดของค่าผิดปกติสามารถช่วยให้แน่ใจว่าสมมติฐานนี้จะพบ[2] การละเมิดของสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่​​การเพิ่มขึ้นของอัตราความผิดพลาดประเภท i. [3]
2 ความเป็นอิสระของการสังเกตแต่ละสังเกตจะต้องเป็นอิสระจากการสังเกตอื่น ๆ ทั้งหมด; สมมติฐานนี้สามารถพบโดยการใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง การละเมิดของสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่​​การเพิ่มขึ้นในรูปแบบที่ผม errorrates. [3]
3 ความสม่ำเสมอของความแปรปรวน:แต่ละตัวแปรจะต้องแสดงให้เห็นถึงระดับที่คล้ายกันของความแปรปรวนในแต่ละตัวแปรอิสระ การละเมิดของสมมติฐานนี้สามารถเป็นแนวความคิดที่มีอยู่ในความสัมพันธ์ระหว่างความแปรปรวนและวิธีการของตัวแปรตาม การละเมิดนี้มักจะ [4] เรียกว่า 'homoscedasticity และสามารถผ่านการทดสอบสำหรับการทดสอบของ usinglevene. [5]
4 ความสม่ำเสมอของความแปรปรวนร่วม:เมทริกซ์ intercorrelation ระหว่างตัวแปรตามต้องเท่ากันในทุกระดับของตัวแปรอิสระ การละเมิดของสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่​​การเพิ่มขึ้นของอัตราความผิดพลาดประเภทที่ฉันเป็นอำนาจ decreasedstatistical. [3]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใช้เป็นเงื่อนไขสำหรับ MANCOVA จะใช้อย่างเหมาะสม:
1 Normality: สำหรับแต่ละกลุ่ม แต่ละตัวแปรขึ้นอยู่กับต้องแสดงถึงการแจกแจงปกติของคะแนนการ นอกจากนี้ การรวมกันเชิงเส้นของตัวแปรขึ้นอยู่กับปกติต้องกระจายการ การเปลี่ยนแปลงหรือเอาของ outliers ช่วยตรงนี้[2] การละเมิดนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มชนิดของฉันราคาผิดพลาด[3]
2 ความเป็นอิสระของสังเกต: สังเกตแต่ละครั้งต้องขึ้นอยู่กับข้อสังเกตอื่น ๆ ทั้งหมด นี้สามารถตอบสนอง โดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม การละเมิดนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มชนิดของฉัน errorrates[3]
3 Homogeneity ของต่าง: แต่ละตัวแปรขึ้นอยู่กับต้องแสดงระดับคล้ายของผลต่างระหว่างตัวแปรอิสระแต่ละ การละเมิดนี้สามารถจะคิดว่าเป็นความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างผลต่างและวิธีการขึ้นอยู่กับตัวแปร การละเมิดนี้มักจะเรียกว่า 'homoscedasticity' [4] และสามารถทดสอบสำหรับการทดสอบของ usingLevene[5]
4 Homogeneity ของ covariances: เมตริกซ์ intercorrelation ระหว่างขึ้นอยู่กับตัวแปรต้องเท่ากันในระดับของตัวแปรอิสระทั้งหมด ละเมิดนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มชนิดฉันราคาผิดพลาดเป็นพลังงาน decreasedstatistical[3]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมมุติฐานบางอย่างจะต้องได้พบกับสำหรับ mancova ที่จะต้องนำมาใช้อย่างเหมาะสม:
1 ปกติสำหรับแต่ละกลุ่มได้หลายระดับขึ้นอยู่กับแต่ละตัวจะต้องเป็นตัวแทนการจัดจำหน่ายตามปกติของคะแนน. ยิ่งไปกว่านั้นการผสมผสานตามแนวยาวของตัวแปรขึ้นอยู่กับจะต้องมีการเผยแพร่ตามปกติ การลบหรือการปรับเปลี่ยนรูปแบบของ outliers สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าสมมุติฐานนี้คือได้พบ[ 2 ]การละเมิดสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มขึ้นใน ประเภท ผมอัตราเกิดข้อผิดพลาด[ 3 ]
2 ความเป็นอิสระของการสังเกตการณ์การสังเกตการณ์แต่ละตัวจะต้องได้รับอิสระของการสังเกตการณ์อื่นๆทั้งหมดสมมติฐานนี้จะสามารถพบกับโดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง. การละเมิดของสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มขึ้นใน ประเภท ผม errorrates .[ 3 ]
3 ซึ่งประกอบขึ้นด้วยส่วนที่เหมือนกันของฯปรับเปลี่ยนขึ้นอยู่กับแต่ละตัวจะต้องแสดงให้เห็นถึงระดับความเหมือนในความแตกต่างในแบบปรับได้อิสระแต่ละครั้ง การละเมิดของสมมติฐานนี้สามารถ conceptualised เป็นความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างฯได้และวิธีการของตัวแปรขึ้นอยู่กับ การละเมิดนี้เรียกว่า' homoscedasticity '[ 4 ]และสามารถได้รับการทดสอบการทดสอบของ usinglevene .[ 5 ], N 4 ซึ่งประกอบขึ้นด้วยส่วนที่เหมือนกันของ covariancesMatrix Storage Technology intercorrelation ระหว่างตัวแปรขึ้นอยู่กับจะต้องมีความจุเท่ากับในทุกระดับของตัวแปรอิสระ การละเมิดของสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่การเพิ่มขึ้นในอัตราเกิดข้อผิดพลาด ประเภท ผมและกำลัง decreasedstatistical .[ 3 ]