SPSS中级统计

小伙伴们，今天我们学习SPSS中级统计--协方差分析。

视频：协方差分析 

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设计思想

协方差分析(analysis of covariance)是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。

协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。

协方差是用来度量两个变量之间 "协同变异"大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，两个变量相互影响越大。

协方差的分析条件如下：

1.受试对象的观测指标满足独立性，各处理组的观测指标均来自正态分布总体，且各组的方差相等；

2.需要控制的协变量（自变量）与观测指标（因变量）之间存在线性关系，且每个组的总体回归系数β相等，即平行性检验。

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案例实战及解析

某学研究者， 对两种药物治疗高血压疗效比较，有30例高血压患者随机分成2组，每组15例分别接受A药物和B药物治疗，测得治疗前血压和治疗一个月后得血压数据。

统计方法分析：

1.如果治疗前两组血压比较无差异，可以计算每组治疗前后的差值，两组差值符合方差齐性，可以进行两独立样本t检验；

2.把治疗前血压当作协变量，如果符合方差齐性和平行性检验，做协方差分析。

本例就采用协方差分析进行讲解。

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操作步骤

步骤一:

分析——一般线性模型——单变量

步骤二：

治疗后血压放入因变量，组别放入固定因子，治疗前血压放入协变量

步骤三：

点击模型——选择设定——将组别、治疗前血压、治疗前血压*组别（将治疗前血压和组别同时按中）放入模型框——选择主效应

步骤四：

选项——将组别放入显示均值框——勾选描述统计和方差齐性检验——继续——确定

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结果解读

（结果一）

各单元3个核心基本统计量：N、均值、标准差

（结果二）

方差齐性结果：P=0.285>0.05，可认为方差齐性。

（结果三）

1.平行性检验：组别*治疗前血压交互作用检验，F=0.552，P=0.464>0.05，两者无交互，符合平行性假定。

2.返回调整分析方案:重新分析一遍，步骤三中的交互项删除（因为无交互作用）。

点击模型——选择设定——将组别、治疗前血压放入模型框——选择主效应

结果（四）

重新分析后得出主体间效应检验结果：治疗前血压对治疗后血压F=5.305 P=0.029