ANOVAとANCOVAを理解するのに良いリソースですか？

私は論文の実験を行っており、ANOVAとANCOVAがどのように機能するかを適切に理解するための興味深い本/ウェブサイトを探しています。数学のバックグラウンドが良いので、必ずしも下品な説明は必要ありません。

ANCOVAの代わりにANOVAをいつ使用するかを決定する方法も知りたいです。

私が思うクラシックは、WinerとKirkで、どちらも本質的にANOVAとANCOVAのみをカバーしています。おそらく安価に中古のコピーを入手することができます（たとえば、AMAZONで購入した71から10ドル未満でWinerの第2版を所有しています）
。Winer-実験計画の統計的原則Kirk-
実験計画

より現代的な本は、マクスウェルとデラニーによるものです。ANOVAとANCOVAに加えて、他の方法、たとえば多変量と多レベルもカバーします：
Maxwell＆Delaney-実験の設計とデータの分析：モデル比較の視点

おそらく、この最後のものを使用するのが最善です。かなりいいです。

そのため、ANCOVAを使用する場合の一般的な落とし穴を列挙する共分散の誤解分析に加えて、以下から始めることをお勧めします。

• フランク・ハレルのホームページ、特に回帰モデリング戦略と生物統計モデリングに関する資料
• ジョン・フォックスのホームページには、線形モデルに関する優れた資料が含まれています
• Rを使用した実用的な回帰とAnova

これは主にR指向のマテリアルですが、おもちゃの例や実際のデータセットでこれらのモデルを少し試してみると、アイデアを理解しやすくなると思います（Rはそのために最適です）。

良い本については、Montgomery（現在の第7版）による実験の設計と分析をお勧めします。ANCOVAについては、第15章で説明しています。Chrissensen による複雑な質問に対する平面回答は、線形モデルの理論に関する優れた本です（第9章のANCOVA）。数学的な背景を前提としています。生物統計学の教科書は両方のトピックをカバーするはずですが、主にこれが私の最初の教科書の1つであったため、Zarによる生物統計学の分析（12章のANCOVA）が好きです。

そして最後に、H。Baayenの教科書は非常に完成されています。言語データに焦点を当てていますが、線形モデルと混合効果モデルの非常に包括的な処理が含まれています。

Neter、Kutner、Wasserman、およびNachtscheimによる線形統計モデルの適用には、ANOVAとANCOVAの非常に網羅的な（そして使い尽くす！）処理があります。

また、電力分析、線形回帰、多重線形回帰をカバーし、いくつかのMANOVAを導入します。非常に長いテキストですが、非常に徹底した仕事をしています。第4版にリンクしました。第5版とは大きな違いがあるとは思いませんが、大幅に安くなっています。

Gelmanは分散 分析に関するANOVAの優れたディスカッションペーパーを持っています。

私の仕事の中で、これが非常に有用であることがわかりました。心理学のための統計的手法（Howell、2009）

R本はその上で良い仕事をしています。これらのメソッド（11および12）のそれぞれに1つの章が割り当てられていることがわかります。Rを初めて使用する場合、これは素晴らしい本です。