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文档简介

协方差分析与SPSS 总结一下这一周老师上课讲过的内容：首先是协方差分析，之后是MANOVA，最后的矩阵的旋转。今天简单的总结一下协方差分析。老师在上课的时候从不同的角度做了讲解，我就在我理解的基础上，做一个简单的总结。协方差分析（analysis of covariance）是建立在方差分析与回归分析基础之上的一种统计分析方法。具体是指探讨当协变量对因变量的影响被提出之后，自变量对因变量是否存在显著的影响的方法。其中，协变量是指会对因变量产生影响，但却不是研究者所关心的非自变量的影响变量。由于协方差分析是建立在方差分析基础之上的，所以一定要符合方差分析的前提，除此之外，还要符合如下假设：1、协变量与因变量之间成线性关系。2、组内回归系数齐性，即各组内协变量对因变量的回归直线斜率相等。3、协变量没有测量误差。4、随机分配且实验处理为固定效果。协方差分析的SPSS程序：将数据读入编辑视窗 检验组内回归系数齐性的假设 若组内回归系数齐性假设成立，则进行协方差分析。检验组内回归齐性的流程：Analyze General Liner Model(一般线性模型) Univariate(单变量) 将因变量移入Dependent variable方格中 将自变量移入Fixed Factors方格中 将协变量移入Covariates方格中 点击Model次指令 点击Custom选项 将Include intercept in model 选项前的打勾取消 在Factor & Covariates中点击自变量及协变量并移入Model方格中 在Build Terms方格中选择Interaction，并用鼠标同时选择Factor & Covariates中的自变量和协变量，将二者的交互作用移入Model方格中 点击Continue回到Univariate窗口 点击OK，输出组内回归系数齐性检验的结果。若结果显示自变量与协变量之间的交互作用不显著，就表示协变量与因变量之间的关系不会因自变量个处理水平的不同而有所差异，即协变量对因变量的回归斜率相等。之后，进行协方差分析。如前，打开Univariate窗口，将各变量移入相应的方格内 打开Option次指令 点击输出Descriptive Statistics、Homogeneity tests、Parameter estimates选项，界定输出描述统计、齐性检验以及参数估计值 点击Factors & Factor Interactions方格中的自变量，移入Display Means for方格，同时
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