Çok Değişkenli Kovaryans Analizi (Mancova): Paket Program Uygulamaları ve Makale Örnekleri

Çok değişkenli kovaryans analizi (MANCOVA), iki veya daha fazla gruba sahip kategorik bir bağımsız değişkenin birden fazla sürekli bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelenirken, sonuçları karıştırma potansiyeli olan sürekli yapıdaki bir veya daha fazla ortak değişkenin (kovaryete) etkisini istatistiksel olarak kontrol eden ve arındıran parametrik bir yöntemdir. Bu analiz sayesinde, gruplar arasında bağımlı değişkenlerle ilişkili olan önceden var olan başlangıç farklılıkları giderilerek grupların düzeltilmiş ortalamaları arasında anlamlı bir fark olup olmadığı eş zamanlı olarak test edilir. Modelin geçerli sonuçlar üretebilmesi için bağımlı değişkenlerin çok değişkenli normal dağılım göstermesi, gruplar arası varyans-kovaryans matrislerinin homojen olması, ortak değişkenler ile bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki bulunması ve regresyon doğrularının eğimlerinin homojen olması varsayımlarının karşılanması zorunludur. Ayrıca, bağımlı değişkenler arasındaki korelasyonun çok yüksek olmaması (0,90’ın altında kalması) çoklu doğrusal bağlantı probleminin önlenmesi açısından kritik bir öneme sahiptir.

Multivariate analysis of covariance (MANCOVA) is a parametric statistical method used to evaluate the effect of a categorical independent variable with two or more groups on multiple continuous dependent variables while statistically controlling and filtering out the effects of one or more continuous covariates. Through this analysis, pre-existing baseline differences among groups related to the continuous covariates are mathematically removed, allowing for a simultaneous test of significant differences across adjusted group means. For the model to provide valid estimations, several core assumptions must be satisfied, including the multivariate normality of dependent variables, homogeneity of variance-covariance matrices across groups, linear relationships between the covariates and dependent variables, and the homogeneity of regression slopes. Additionally, it is critical that the correlations among the dependent variables do not exceed 0.90 to prevent potential multicollinearity issues within the multivariate system.