协方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）是一种统计方法，用于分析一个或多个分类自变量（因子）对一个连续因变量的影响，同时控制一个或多个连续协变量的影响。ANCOVA 通常用于实验设计，以减少误差变异并提高实验的统计功效。一、基本概念 1. 分类自变量（Factor）：这是实验设计中的主要变量，通常是分类变量，...
协方差分析(analysis of covariance, ANCOVA)是将线性回归与方差分析结合起来,检验两组或多组修正均数间有无差别的一种统计分析方法,用于消除混杂因素对分析指标的影响。 作者:武松编著 出处:《SPSS实战与统计思维》 2024-07-11 14人喜欢 评论 了解AI,轻松使用,从这里开 ☜ 这些AI工具太好用了,1个顶10个...
检验误差方差不依赖于自变量值的原假设。 指定协方差分析 (ANCOVA) 的统计 此功能需要 Statistics Base Edition。 从菜单中选择: 分析>分组比较 - 参数>协方差分析 (ANCOVA) 在“协方差分析 (ANCOVA)”对话框中,展开其他设置菜单,然后单击统计。 选择要包括在过程中的统计。
“模型”对话框提供选项以供指定要分析的效应。 指定模型 您可以分析全因子模型(所有交互和主效应)、定制模型(一部分交互和主效应),或指定特定项(例如,针对嵌套设计)。 全因子 全因子模型包含所有因子主效应、所有协变量主效应以及所有因子间交互。它不包含协变量交互。缺省情况下,将分析全因子模型(生成项和写入项...
协方差分析 (ANCOVA):对比对比用来检验因子的水平之间的差值。您可以为模型中的每个因子指定一个对比。对比代表参数的线性组合。假设检验基于原假设 LB = 0,其中 L 是对比系数矩阵,B 是参数向量。在指定对比时,将创建 L 矩阵。对应于因子的 L 矩阵列与对比匹配。对剩余的列进行调整,使 L 矩阵可以估计。
“协方差分析 (ANCOVA)”过程在两个或更多因子变量之间比较一个连续因变量的平均值,并确定协变量的效应以及协变量与因子的交互。因子变量将总体划分成组。您可以检验关于其他变量对单个因变量的各个分组的平均值的效应的原假设。您可以调查因子之间的交互以及个别因子的效应,它们之中有些可能是随机的。另外,还可以包含...
指定协方差分析的 EM 平均值 (ANCOVA) 从菜单中选择: 分析>分组比较 - 参数>协方差分析 (ANCOVA) 在“协方差分析 (ANCOVA)”对话框中,展开其他设置菜单,然后单击EM 平均值。 单击启用 EM 平均值切换控件以启用过程的 EM 平均值。 单击显示平均值下的选择因子/交互,以选择要用于显示估计边际平均值的因子和因子...