Faktöriyel ANCOVA
Zorluk Derecesi ☺️
Bu bölümde neler var?
Bir
bağımsız değişkene sahip olan tek yönlü ANCOVA’dan farklı olarak birden fazla
bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini faktöriyel ANCOVA
modeli ile araştırabiliriz. Faktöriyel ANCOVA da bir tane sürekli bağımlı
değişken, sürekli kovaryant değişken ve birden fazla kategorik bağımsız değişkenler
bulunur.
Faktöriyel
ANOVA’nın bir uzantısı olarak tanımlanan bu modelin isimlendirilmesi bağımsız
değişkenlerin düzeyleri (grup sayıları) temel alınarak yapılır. Örneğin,
cinsiyet (kadın, erkek) ve medeni durum (bekâr, evli, boşanmış) değişkenlerinin
bağımsız değişken (faktör) olarak alındığı bir desen 2x3 Faktöriyel ANCOVA
biçiminde ifade edilir.
·
Bağımsız
değişkendeki gruplar ilişkili olmamalı yani bağımsız olmalıdır (Büyüköztürk,
2015, s. 122).
·
Bağımsız
değişkendeki grupların varyansları homojen olmalıdır.
·
Bağımsız
değişkendeki gruplar içi regresyon katsayıları eşit olmalıdır.
·
Eşit aralıklı
veya oranlı ölçeklerle ile toplanmış bağımlı değişken normal dağılım
göstermelidir.
·
Kovaryant
değişken teorik olarak bağımlı değişken ile ilişkisi ortaya konmuş olmalı ve
eşit aralıklı veya oranlı ölçümlerden alınmalıdır (Büyüköztürk, 1998, s. 94;
Kalaycı, 2010, s. 185).
·
Kovaryant
değişkenlerin ölçümleri güvenilir olmalıdır ve veriler deneysel çalışma
yapılmadan önce toplanmalıdır (Akbulut, 2010, s. 163; Thompson, 2008, s. 356).
·
Birden fazla
kovaryant değişken olduğunda bu değişkenler arasında çoklu bağımlılık (multicollineraity)
olmamalıdır (Kalaycı, 2010, s. 185).
·
Kovaryant
değişken ile bağımlı değişken arasında doğrusal bir ilişki bulunmalıdır
(Büyüköztürk, 1998, s. 94; Kalaycı, 2010, s. 185).
·
Gruplarda
regresyon eğimleri homojen (homogenity of regression slopes) ve dolayısıyla
regresyon katsayıları eşit olmalıdır (Büyüköztürk, 2015, s. 122). Daha açık bir
ifade ile kovaryant değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiye bağımsız
değişkenin etkisi olmamalıdır (Kalaycı, 2010, s. 185). Özel olarak, tek yönlü
ANCOVA modelinde regresyon doğruların paralelliğine bakılır (Büyüköztürk, 1998,
s. 94). Bu durumu test etmek için kovaryant değişken ile bağımlı değişkenin
regresyon eğrileri bağımsız değişkenin grupları için ayrı ayrı çizilir ve bu
grafikteki eğriler incelenir. Eğer eğrilerde gözle görülür bir fark yok ise
regresyon eğimleri homojendir sonucu çıkartılabilir. Diğer bir yöntem ise
bağımsız değişken ile kovaryant değişkenin etkileşim etkisini incelemektir.
Hazır yazılımlar ile kolaylıkla hesaplanabilen bu etkileşimin anlamlılık değeri
p > 0,05 ise bağımsız değişken ile kovaryant değişken etkileşime girmemiş ve
regresyon eğimleri homojendir denilebilir.
Araştırmaya katılanların
cinsiyet, yaş ve çalıştıkları bölgeye göre otantik liderliğe verdikleri
yanıtlar özyeterlilik değişkeni istatistiksel olarak kontrol edildiğinde
arasında anlamlı bir farklılık var mıdır?
(Akgündüz, 2012, s. 58)
Bağımlı değişken: otantik liderlik algıları
Kovaryant değişken: özyeterlilik algıları
Grup değişkenler: cinsiyet, çalıştıkları
bölge, yaş
Akbulut, Y. (2010). Sosyal bilimlerde SPSS
uygulamaları: Sık kullanılan istatiksel analizler ve açıklamalı SPSS çözümleri.
İstanbul: İdeal Kültür Yayıncılık.
Akgündüz, Y. (2012).
Büyüköztürk, Ş. (2015). Sosyal
bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni. Ankara: Pegem Yayıncılık.
Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli
istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
Thompson, B. (2008). Foundations of behavioral
statistics: An insight-based approach. New York, NY: Guilford Press.
