[問題] 獨立樣本t檢定和ANCOVA結果

[V1t4m1n (木各木各)]

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大家好
想請問一項隨機分派研究
問券分為實驗組對照組 分別進行前測及後測
一開始用獨立樣本t檢定，兩組的前測沒有組間差異，後測也沒有組間差異
再用ANCOVA跑的話，把前測分數當成共變數控制後，後測分數就有顯著的組間差異了

請問這兩個不同結果我要如何解釋
控制前測之後兩組後測有組間差異，意思是前測對後測的影響比組別還重要嗎
不確定我有沒有需要多放入ANCOVA的結果，因為我主要的重點還是介入有沒有效果

（已放入成對樣本結果，實驗組前後測有顯著差異）

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推 andrew43: 畫個圖，橫軸前測，縱軸後側，不同顏色點表組別
→ recorriendo: 組別是一開始就隨機分的話 作獨立樣本
→ recorriendo: 檢定(後-前)就好了吧
推 andy10217: 隨機分派得宜的話，應該用後測就可以代表結果了；如果
→ andy10217: 要用ANCOVA的顯著來發表，就只能針對校正的變項說明可
→ andy10217: 能有仍有小幅度影響，但我覺得出來的Effect size可能也
→ andy10217: 不會太高，剛好過顯著的邊緣。或者發表的時候可以兩者
→ andy10217: 一起分享？類似SRMA有些會同時發表random跟fixed effec
→ andy10217: t model來解釋
→ V1t4m1n: 謝謝大家！聽起來好像獨立樣本t檢定就足夠了，我會再跟
→ V1t4m1n: 老師討論看看><真的非常感謝大家～QQ
→ recorriendo: ANCOVA代表某些變異度可被前測解釋掉 剩下的變異度
→ recorriendo: 被組別解釋的程度達顯著
→ recorriendo: 若後測的分布很廣確實會有這種現象
→ recorriendo: 不過用(後-前) difference score還是ANCOVA較合理是
→ recorriendo: 吵不完的 估狗pre-post ANCOVA就會看到一拖拉庫討論
→ recorriendo: 個人覺得difference score比較直觀
→ yhliu: 如 1F 說的，畫個圖吧! 或許 ANCOVA 也不適當呢!
→ yhliu: 空口白話地爭論用什麼方法好是無意義的, 如果資料不合所假
→ yhliu: 設的模型, 強用假設的模型去分析得到的只是扭曲的結果.
→ yhliu: 後測 Yij, 前測 Xij, ANCOVA 假設 Yij=Mi+bXij+Eij,
→ yhliu: 後測減前測法假設 Yij = Mi + Xij + Eij
→ yhliu: 但也可能實際上 Yij =Mi+BjXij + Eij, 甚至 Eij 有異幅變異
→ yhliu: ANCOVA 顯著而不考慮前測則後測不顯著,原因就是前測對後測
→ yhliu: 有影響, ANCOVA 消除了這項影響 (如果模型假設成立), 因此
→ yhliu: 誤差項變異數較小. 單純比較後測則把 Xij 的變異也放進誤差
→ yhliu: 項, 因此誤差較大. 既有前測資料, 而且前測結果與後測結果
→ yhliu: 有關, 當然應考慮進去, 但如何適當地把前測結果放進模型,
→ yhliu: 就是另一回事了.
→ recorriendo: 我的意思是學理上解釋ANCOVA結果比較迂迴 (當然很多
→ recorriendo: 論文討論時也沒那麼講究...) 心理方面的通常解釋是
→ recorriendo: : 前測量的是trait變異度 後測的變異度則是trait變
→ recorriendo: 異度和treatment疊加的結果  生醫方面則通常更難解
→ recorriendo: 釋
→ recorriendo: 另外原PO說的"前測比組別重要"不對  畫出variance
→ recorriendo: partition文氏圖比較好理解  或者直接轉成回歸比較
→ recorriendo: t value才知道相對重要度
→ recorriendo: http://goodsciencebadscience.nl/?p=461
→ recorriendo: 上面最後還是不太嚴謹 應該先定義好"相對重要度"指
→ recorriendo: 什麼 t-value不是對應一般理解上的重要度