Блог

У меня есть базовый дизайн до и после тестирования. Две рандомизированные группы и два теста для каждого участника в каждой группе, один до вмешательства (здесь V1) и один после (V2). Я совершенно новичок в этом и много читал об этом, и на основе нескольких источников было высказано предположение, что тест ANCOVA с предварительным тестированием в качестве ковариации был наиболее подходящим.

Итак, я смоделировал следующим образом:

 y <- aov(V2~Group V1, data=x)
  

И проверил нормальность остатков и использовал тест Левена для проверки корреляции между V2 и Group.

Я получил следующий результат для определенной переменной, представляющей интерес —

 summary(y)
             Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
Group         1   29996   29996   4.315 0.0386 *  
V1            1 3710598 3710598 533.844 <2e-16 ***
Residuals   325 2258983    6951                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

  

Я продолжил его с помощью post-hoc Turkey Test и обнаружил, что там это также имеет значение.

У меня есть пара вопросов:

1. Это правильный путь?
2. Почему моя ковариация V1 (предварительное тестирование) имеет такой высокий уровень значимости и что это значит? (Я предположил, что рандомизация по существу означает, что нет разницы между группами на базовом уровне).
3. Могу ли я заключить, что действительно существует разница между двумя группами для этого конкретного аспекта, основываясь на этом?