Investigación clínica XIX. Del juicio clínico al análisis de covarianza - Pérez-Rodríguez, Marcela; Palacios-Cruz, Lino; Moreno-Palacios, Jorge; Rivas-Ruiz, Rodolfo; Talavera, Juan O (Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social, 2016)
El análisis de covarianza (ANCOVA) parte de los modelos generales lineales. Esta técnica involucra un modelo de regresión, muchas veces múltiple, en el que el desenlace se presenta como variable continua, la o las maniobras son variables cualitativas que son introducidas al modelo como variables dummy o dicotómicas y los factores por los que se requiere ajustar el análisis (covariables) pueden estar en cualquier nivel de medición (nominal, ordinal o continuo). Las maniobras pueden ser ingresadas al modelo como factores (o efectos) fijos o factores (o efectos) aleatorios. La diferencia entre manejar las maniobras como factor fijo o factor aleatorio depende del tipo de información que se busca en el análisis de los efectos. El ANCOVA separa el efecto de las maniobras del efecto de las covariables, es decir, corrige la variable de respuesta eliminando la influencia de las covariables por el hecho de que estas varían conjuntamente con las maniobras o tratamientos, lo cual afecta la variable de desenlace. El ANCOVA solo debe ser realizado si se cumplen tres supuestos: 1) la relación entre la covariable y el desenlace es lineal, 2) existe homogeneidad de las pendientes y 3) se comprueba la independencia entre la covariable y la maniobra o variable independiente.