Actualizado por ultima vez el 30 de septiembre de 2021, por Luis Benites.
ANCOVA le permite eliminar el efecto de una covariable . Comprueba si ciertas variables (aparte de la covariable) tienen un efecto sobre la variable dependiente , después de eliminar la varianza explicada por la covariable.
Mire el video de un tutorial de ANCOVA en SPSS:
Cómo ejecutar ANCOVA en SPSS 
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Una nota sobre la ejecución de ANCOVA en SPSS: esta es una de las pruebas más complicadas, en parte porque tiene que probar una variedad de suposiciones. Los pasos se describen a continuación, pero si no está familiarizado con la ejecución de pruebas en SPSS y la lectura de resultados para determinar su importancia, puede ver el video.
ANCOVA en SPSS: Suposiciones
- Se deben cumplir todos los supuestos para ANOVA , como muestras aleatorias .
- La covariable debe estar razonablemente correlacionada con la variable independiente .
- Homogeneidad de las pendientes de regresión: las pendientes de las líneas de regresión que representan la relación entre la covariable y la variable independiente son similares.
Ejecución de la prueba
En esta prueba, estoy probando para ver si una prueba previa es una covariable para una prueba posterior, para una variedad de metodologías de enseñanza diferentes (en clase, en línea, etc.). La hipótesis nula de la prueba es que las medias son iguales para todos los grupos.
Paso 1: Ejecute una prueba de normalidad (para probar esa suposición).
- Haga clic en analizar → Estadísticas descriptivas → explorar.
- Mueva la prueba previa y posterior al cuadro Lista de dependientes.
- Haga clic en el botón «Estadísticas», elija «Estadísticas descriptivas».
- Haga clic en «Continuar» y luego haga clic en «Aceptar».
- Elija el botón «Parcelas».
- Verifique «Histograma» y «Gráficos de normalidad».
- Haga clic en «Continuar» y luego en «Aceptar».
- Lea el resultado de las Pruebas de normalidad. No desea valores de p pequeños aquí. Si sus valores de p son grandes, continúe con ANCOVA en SPSS.
Busque valores p grandes en las pruebas KS y SW.
Paso 2: verificar la homogeneidad de las pendientes de regresión.
- Haga clic en analizar → Modelo lineal general → Univariado.
- Mueva la prueba posterior al cuadro Variable dependiente.
- Mueva la metodología (su IV) a la casilla Factores fijos.
- Haga clic en Pretest y muévalo a Covariable.
- Haga clic en Modelo, luego en «Construir términos». Nota: Asegúrese de que Interacción se muestre en el cuadro central «Construir términos».
- Mueva la metodología y la prueba previa al cuadro Modelo a la derecha, luego mueva la combinación de los dos al panel derecho.
- Haga clic en Aceptar.
- Busque un valor p grande en la sección Metodología*Preprueba. Esto le indica que las pendientes de regresión son homogéneas, por lo que puede continuar.
Paso 3: Ejecute ANCOVA.
- Haga clic en Analizar,
- Modelo Lineal General → Univariado.
- Haga clic en «Restablecer».
- Mueva la Prueba posterior al cuadro Variable dependiente.
- Mover metodología (IV) a Factores Fijos.
- Mueva Pretest al cuadro Covariable.
- Haga clic en Modelo → Construir términos.
- Mueva Metodología (IV) al panel Modelo.
- Mueva Pretest (Cov.) al panel Modelo.
- Haga clic en «Continuar».
- Haga clic en Medios de EM.
- Mueva la metodología a «Mostrar medios» y luego seleccione la casilla de verificación «Comparar efectos principales».
- En Opciones, elija Estadísticas descriptivas y Pruebas de homogeneidad.
- Haga clic en Continuar, luego en Aceptar.
Paso 4: Lea los resultados.
Importante: asegúrese de que haya un valor p grande para la prueba de Levene . Si hay un valor p pequeño (el nivel alfa predeterminado de SPSS es 5%), no puede continuar. Es posible que desee considerar ejecutar una prueba no paramétrica en su lugar.
- Verifique la importancia general de IV (Metodología) y Pretest (Covariable) en las Pruebas de efectos entre sujetos. Una vez más, busque valores de p pequeños. Si estos resultados son significativos, puede continuar.
- Compruebe la significación por pares. Los valores p pequeños aquí le dirán si puede rechazar la hipótesis nula de que las medias son iguales.
