Biostatistics 통계 분석- ANCOVA (Analysis of Covariance)

ANCOVA의 목적:
실험이 적절하게 통제되서 종속변수의 변동을 설명하는데 문제가 없으면 t-test나 분산분석을 진행하는 경우가 best이나, 여러가지 다른 변인들을 적절하게 통과되어 조사하고자 하는 변수만의 효과를 알아야하는 경우가 있을 수 있다. 통제가 안되는 연속형 covariate을 추가하면 오차를 줄일 수 있고 검정력을 높일 수 있는 것이 핵심이다.

즉, 모델에 연속형 변수를 추가하여 공변량들을 통제하여 설명력을 높인다. 따라서, 설명되지 않는 error를 줄임으로써 모델이 유의하게 나올 가능성을 높여주는 것이다.

ANCOVA의 가정
1. 종속변수와 공변량은 연속형변수
2. 공변량과 종속변수는 선형적으로 연관 가정
3. 각각의 독립변수 값에 대한 종속변수는 등분산성 성립
4. 공변량과 독립변수는 교호작용이 없어야 함.

R 에서의 ancova활용

a=lm(종속변수~공변량변수+그룹변수)
anova(a)
summary(a)

SAS의 Ancova option Documentation 참조
[Estimate option과 Contrast option 참조]
https://support.sas.com/kb/24/447.html

##다중비교 또한 가능 glht Dunnet의 방법으로 적용

References
R을 이용한 누구나 하는 통계 분석, 안재형 지음
https://chukycheese.github.io/statistics/ancova/