协方差分析09课件.ppt
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1、协方差分析(Analysis of Covariance),一、协方差分析概述,1、关于协变量 在实际研究过程中,实验结果常常受一些非处理因素(即混杂因素)的影响,在统计学上把这些混杂因素称为协变量。若忽视协变量(混杂因素)的作用,直接对资料进行分析,则会因为混杂因素的影响而得出片面的结论。,一、协方差分析概述,2、基本思想,协方差分析是将直线回归和方差分析结合应用的一种统计方法,用来消除混杂因素对分析指标的影响。其基本思想是在作两组或多组Y均数的假设检验前,用直线回归方法找出各组Y与协变量X之间的数量关系,求得在假定X相等时的修正均数,然后用方差分析比较修正均数间的差别。,一、协方差分析概述
2、,3、应用条件,(1)X与Y存在直线关系(即 0或 0)(2)各组间总体回归系数相等(即各回归直 线平行),一、协方差分析概述,4、分析过程,(1)用回归直线方程求得修正均数 若上例胆固醇含量与年龄的线性关系存在,且正常组和超重组总体回归系数相等。则:,一、协方差分析概述,应用条件要求 1=2,但由于抽样误差b1与b2不一定恰恰相等,故取公共斜率(bc),一、协方差分析概述,一、协方差分析概述,为扣除年龄对胆固醇比较的影响,令X=X,求得修正的平均胆固醇值。,一、协方差分析概述,一、协方差分析概述,两条回归方程估计值之差为:,如果两组平均年龄 x1 与 x2 完全相等,或者胆固醇含量与年龄无直
3、线关系(即bc=0),则修正均数间的比较就可以简化为原来两样本均数间的t检验。但实际工作中X的均数常常不等。协方差的目的是从(y1 y2)中分离出bc(x 1 x2)的影响,获得在假定当x相等时的两组y的修正均数,然后,对修正均数进行比较,从而提高比较的精度。,一、协方差分析概述,4、分析过程(2)修正均数间差别用方差分析进行检验,二、完全随机设计协方差分析,二、完全随机设计协方差分析,1、判断X与Y有无线性关系,求:b、b1、b2 或 r、r1、r2 b=0.109 r=0.776 P0.01 b1=0.097 r1=0.570 P1 0.05 b2=0.093 r2=0.843 P2 0.01,二、完全随机设计协方差分析,2、判断各组回归直线是否平行,(1)简单判断法(图示法)(2)多条回归直线斜率间的假设检验,简单判断法(图示法),多条回归直线斜率间的假设检验结果,二、完全随机设计协方差分析,3、用SPSS软件进行协方差分析,协方差分析结果,有关参数估计,修正均数:,方差分析结果,THE END,
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