სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც იყენებს ფიშერის F-შეფარდებას იმისათვის. რომ შემოწმდეს რეგრესიის წრფივი მოდელის ვარგისიანობა, იმ  შემთხვევაში, როცა კონტროლირდება ერთი ან რამოდენიმე ამხსნელი ცვლადის (კოვარიანტის) ეფექტი დამოკიდებულ ცვლადზე. ამგვარად, კოვარიაციული ანალიზი არის რეგრესიული და დისპერსიული ანალიზის სინთეზი.

მაგალითად, განვიხილოთ ექსპერიმენტი, რომელშიც შესადარებელია არითმეტიკის სწავლების სამი სხვადასხვა მეთოდიკა. მოსწავლეები შემთხვევით გადანაწილდებიან სწავლების სამივე მეთოდის შესაბამის ჯგუფებში. დამოკიდებული ცვლადი არის შეფასება სწავლების პერიოდის საბოლოო ტესტირებაში. ნულოვანი ჰიპოთეზა ისაა, რომ სამივე ეს მეთოდი თანაბრად ეფექტურია. ცხადია, ასეთ კვლევებში დამოუკიდებელ ცვლადთან ერთად დამოკიდებულ ცვლადზე გავლენას ახდენენ სხვა არაკონტროლირებადი ”ხელშემშლელი” ფაქტორები, როგორებიცაა, მაგალითად, თითოეული მოსწავლის ინტელექტუალური უნარი ან ის, თუ როგორ გრძნობს თავს ტესტირების დღეს.

კოვარიაციულ ანალიზში ასეთი ფაქტორების ზემოქმედების ნიველირება ხდება სტატისტიკური კონტროლით.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა