Phụ lục B: Các lỗi sai kinh điển với ANCOVA

❌ Lỗi 1 — Dùng ANCOVA khi covariate bị ảnh hưởng bởi can thiệp:
Đây là sai lầm nghiêm trọng nhất. Nếu covariate được đo sau khi can thiệp (ví dụ: BMI sau 6 tháng điều trị thuốc), và bạn dùng nó làm covariate để so sánh hiệu quả điều trị, bạn đang hiệu chỉnh cho chính outcome — kết quả sẽ bị sai lệch nghiêm trọng. Nguyên tắc: covariate phải được đo trước can thiệp (baseline).

❌ Lỗi 2 — Không kiểm tra Homogeneity of Slopes:
Nhiều người dùng ANCOVA mà không kiểm tra giả định này. Nếu slopes không đồng nhất, adjusted mean difference là vô nghĩa — nó phụ thuộc vào giá trị của covariate. Luôn kiểm tra interaction term (Nhóm × Covariate) trước khi diễn giải kết quả ANCOVA.

❌ Lỗi 3 — Adjusted mean được diễn giải như mean thông thường:
Adjusted mean (trung bình hiệu chỉnh) không phải là trung bình thực tế quan sát được — nó là một ước lượng mang tính điều chỉnh. Đừng nói "chiều cao Urban là 131.2 cm" — thực tế Urban có chiều cao 135 cm. Hãy nói: "Sau khi hiệu chỉnh tuổi, chiều cao ước lượng của Urban là 131.2 cm." Sự khác biệt trong cách diễn giải này rất quan trọng khi truyền thông kết quả cho đồng nghiệp và công chúng.