协方差分析条件不满足  协方差分析的适用条件

关键词：协方差分析，协变量，数据分析

协方差分析在应用的时候，需要满足一定的条件，否则得出的结果不具备参考性。只有核心条件满足时，协方差分析才有参考意义。下面给大家介绍一下协方差分析条件不满足，协方差分析的适用条件的相关解答。

一、协方差分析条件不满足

在实验过程中，会受到干扰因素的影响，这些干扰因素被称为协变量。在进行数据分析时，增添协变量以控制其对实验结果的影响。

图1：协方差分析

在进行协方差分析之前，实验变量需要满足一定的条件。

1. 协变量是连续变量。
2. 自变量有2个或两个以上的分组。
3. 因变量是连续变量。
4. 协变量与因变量之间是线性关系。
5. 协变量和因变量的回归直线平行。
6. 因变量的残差服从正态分布。

二、协方差分析的适用条件

协方差分析的使用条件有6个，其中1、2、3可以根据数据直接判断出来。4、5、6条件需要进行分析。

具体操作如下：

验证协变量与因变量之间是线性关系。

打开SPSS软件，将数据文件导入。

图2：导入文件

首先，根据数据绘制出散点图，由散点图得到拟合曲线，验证协变量和因变量是否是线性关系。鼠标单击“图形”，选择“图表构建器”。随后弹出名为“图表构建器”的设置对话框。

在这个对话框里，选择散点图，双击第二个图标激活。横坐标选择培训前测试成绩，纵坐标选择培训后测试成绩。右上角的方框选择职称。元素属性中，选择纵坐标，将最小值的对勾取消。设置完成单击“确定”。

图3：散点图设置

数据分析结束后，会得到散点图，双击散点图将其激活，打开名为图标编辑器的设置对话框。在这里，单击元素，选择子组拟合线，就可以得到协变量和因变量的线性关系图了。证明协变量与因变量存在线性关系。

图4：子组拟合线

验证协变量和因变量回归直线平行。

单击“分析”，选择“一般线性模型”中的“单变量”。打开名为“单变量”的设置对话框。在因变量中选择培训后语言成绩，固定因子选择职称，协变量选择培训前语言测试成绩。

单击模型选项，打开名为“单变量：模型”的设置对话框，将职称和培训前语言测试成绩导入右边的模型列表中，然后按住shift键，将两者全部选中，一起导入模型中，形成培训前测试成绩和职称的交互选项。设置完毕单击“确定”。

图5：单变量：模型

软件运行后，输出图表。如果自变量与协变量的交互项具有显著性差异，表示各组间回归斜率不同，反之则相同。根据图表数据得知，P值为0.501，大于0.05，不具有显著性差异，说明各组间回归斜率相同。证明协变量与因变量的回归直线平行。

图6：主体间效应检验结果

3、验证因变量的残差服从正态分布。

先根据数据生成预测值和标准化残差。单击“分析”，选择“一般线性模型”中的“单变量”。在弹出的设置对话框中，因变量、固定因子和协变量的选择依然跟上图一样。

单击“模型”，勾选全因子。单击“保存”，勾选为标准化和标准化。单击“选项”，将职称导入右列的估算平均值中，勾选描述统计、齐性检验和效应量估计。设置完毕单击“确定”。软件运行结束后生成PRE_1和ZRE_1。

图7：单变量：保存

单击“分析”，选择“描述统计”中的“探索”。因变量选择刚刚生成的ZRE_1，也就是标准化残差。因子列表选择职称。单击“图”的设置按钮，勾选因子级别并置，勾选含检验的正态图。设置完毕单击“确定”。

图8：探索：图

软件运行结束后，输出图表。根据表中数据可知，P值均大于0.05，表示数据接近正态分布。证实因变量的残差服从正态分布。

图9：正态检验结果

以上就是协方差分析条件不满足，协方差分析的适用条件的相关解答。如果想要了解更多，可以前往城东书院网站。