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文档简介

1、1、分析原理协方差分析是回归分析与方差分析的结合。在作两组和多组均数之间的比较 前，用直线回归的方法找出各组因变量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之间的差别。要求X与Y的线性关系在各组均成立，且在各组间回归系数近似相等，即 回归直线平行；X的取值范围不宜过大，否则修正均数的差值在回归直线的延长 线上，不能确定是否仍然满足平行性和线性关系的条件，协方差分析的结论可能 不正确。对于协变量的概念，可以简单的理解为连续变量，多数情况下，连续变量都 要作为协变量处理。2、问题欲了解成年人体重正常者与超重者的血清胆固醇是否不同。而胆固醇含量与 年龄有关

2、，资料见下表。正常组超重组年龄胆固醇年龄胆固醇483.5587.3334.6414.7515.8718.4435.8768.8444.9495.1638.7334.9493.6546.7425.5656.4404.9396.0475.1527.5414.1456.4414.6586.8565.1679.23、统计分析(1)建立数据文件变量视图：建立3个变量 组、年龄、胆固醇要分析两组中年龄与胆固醇是否有线性关系，且比较回归洗漱是否相等，比较粗略的做法是画散点图，选择菜单：图形-旧对话框-散点图，如图：进入图形对话框：将胆固醇、年龄、组分别选入Y轴、X轴、设置标记:点击确定开始画图10.0-8.

3、0-5.0-可以看出在交互作用，大致呈直线关系。更为精确的作法是检验年龄与分组之间是否存 即年龄的作用是否受分组的影响。Spss结果解读年龄描述性统计量因变量:胆因醇组均值标椎偏差N正常蛆5.092V3067*13超重蛆6.7051.441613总计5.9351.600526这是各组的描述性统计分析。主体间效应的楼箍因变量:胆固醇源III型平方和df均方FSig.校正模型4氯皿a214.3344.9.08.000截距1.70211.2021.257.274组：2471.247.259.616年龄19.053：119.05319.922.000蛆*年龄.006i.006.OQ?.935误差21.04022.956总计900.94026校正的总计64.04225.a. R方=.671 （调整R方=.6军）这是主要的统计分析结果，一个典型的方差分析表，解释一下：1、表格的第一行“校正模型”是对模型的检验，零假设是“模型中所有的因 素对因变量均无影响”（这里包括分组、年龄及他们的交互作用），其PV0.001， 拒绝零假设，说明存在对因变量有影响的因素。2、表格的第二行是回归分析的常数项，通常无实际意义。3、表格的第三行、第四行是对组和年龄的检验，P均005,说 明分

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