Actualizado por ultima vez el 16 de noviembre de 2021, por Luis Benites.
Cómo ejecutar un MANCOVA en SPSS
El análisis multivariante de covarianza (MANCOVA) es similar a un ANCOVA, excepto que hay una o más covariables en el modelo. El modelo tiene muchas suposiciones para probar (¡y por lo tanto, muchos pasos!). Describí los pasos generales a continuación, pero como hay una gran cantidad de resultados para interpretar, es posible que desee ver el siguiente video sobre cómo ejecutar un MANCOVA en SPSS (incluye pruebas de suposiciones y lectura del resultado):
Cómo ejecutar un MANCOVA en SPSS 28 
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El video muestra un ejemplo de un conjunto de datos de participantes, y queremos saber la relación entre las edades (la variable independiente ) y dos variables dependientes :
- El número de horas trabajadas,
- Nivel de ingresos.
Queremos controlar por una covariable , años de educación, que varía entre 11 y 18 años.
Supuestos para MANCOVA
MANCOVA tiene varias suposiciones , que deben verificarse antes de ejecutar la prueba. Los datos deben verificarse para asegurarse de que no falten valores. Además:
- Los datos no deben tener valores atípicos .
- Los datos deben tener una distribución aproximadamente normal .
- Debe haber una relación lineal entre las variables dependientes y las covariables.
- Los datos también deben cumplir con la homogeneidad del supuesto de varianza-covarianza y la homogeneidad de las pendientes de regresión.
Para verificar los valores atípicos (1) y la normalidad (2), cree histogramas , diagramas de probabilidad normal y diagramas de tallo y hojas . Además, querrá ejecutar pruebas formales de normalidad:
- Vaya a Analizar→Estadísticas descriptivas→Explorar.
- Mueva sus dos variables dependientes y la covariable al cuadro Lista de dependientes.
- Haga clic en Estadísticas, luego marque las casillas Descriptivos y Valores atípicos.
- Haga clic en Continuar, luego haga clic en Gráficos.
- Marque la casilla Histogramas y las Gráficas de normalidad con pruebas.
- Haga clic en Continuar, luego haga clic en Aceptar.
Verifique para asegurarse de que no tiene significación estadística en el cuadro «Pruebas de normalidad». Esto confirmará que sus datos son normales; Los histogramas dan una idea del resultado. Los diagramas de tallo y hoja identificarán cualquier valor atípico.
Para la linealidad (3), vaya a Gráficos (en el visor de resultados)→Diálogos heredados→Scatter Dot→Matrix Scatter. Haga clic en Definir, mueva las tres variables de escala y luego haga clic en Aceptar. Estás buscando una forma de «elipse» áspera.
Para homogeneidad (4), ejecute un MANCOVA personalizado. Esto es para probar suposiciones, no es el MANCOVA final que ejecutará para probar su hipótesis de investigación.
- haga clic en Analizar, Modelo lineal general, Multivariante.
- Mueva sus variables dependientes a «Variables dependientes».
- Mueva su variable independiente a «Factor fijo».
- Mueva su covariable a «Covariable».
- Haga clic en Medios de EM. Mueva la variable independiente al cuadro Display Means for.
- Haga clic en Opciones. Verifica Pruebas de Homogeneidad, Estadísticas Descriptivas, Estimaciones del Tamaño del Efecto.
- Haga clic en Continuar.
- Haga clic en Parcelas. Mueva la variable independiente al cuadro del eje horizontal. Haga clic en Agregar, luego en Continuar.
- Haga clic en Modelo, Personalizado.
- Mueva su factor, covariable y factor*covariable a Modelo.
- Haga clic en Continuar, luego en Aceptar.
En el visor de resultados, mira la prueba de Box . Si el nivel de significancia de Box > .001, no es significativo: use la Lambda de Wilk . De lo contrario, usa el Rastreo de Pillai . Interprete los resultados de cualquiera de esas pruebas: si obtiene un resultado significativo, se viola la suposición y no puede continuar con la prueba.
Cómo ejecutar un MANCOVA en SPSS
Finalmente, después de cumplir con todos los supuestos anteriores, podemos ejecutar la prueba. Como ya hemos realizado gran parte del trabajo preliminar para probar los supuestos, ejecutar la prueba es bastante rápido:
- Haga clic en Analizar → Modelo lineal general—Multivariante.
- Haga clic en Modelo. Cambio de Personalizado a Full Factorial.
- Haga clic en Continuar, luego haga clic en Aceptar.
Verifique la salida por significado. El siguiente ejemplo muestra que hay un resultado general significativo para la Lambda de Wilks:
Podemos continuar buscando la significación individual en la salida: como tenemos un valor p pequeño para la edad y las horas trabajadas, podemos concluir que hay un efecto para esas variables.
