协方差分析(三版)PPT推荐.ppt

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经过这种修正，试验误差将减小，对试验处理效应估计更为准确。

若试验误差将减小，对试验处理效应估计更为准确。

若yy的变异主要由的变异主要由xx的不同造成的不同造成（处理没有显著效应处理没有显著效应），则各修正后的则各修正后的间将没有显著差异间将没有显著差异（但原但原yy间的差异间的差异可能是显著的可能是显著的）。

若。

若yy的变异除掉的变异除掉xx不同的影响外，不同的影响外，尚存在不同处理的显著效应，则可期望各尚存在不同处理的显著效应，则可期望各间将有显著差异间将有显著差异（但原但原yy间差异可能是不显著的间差异可能是不显著的）。

此外，修正后的此外，修正后的和原和原yy的大小次序也常不一致。

所的大小次序也常不一致。

所以，以，处理平均数的回归修正和修正平均数的显著性处理平均数的回归修正和修正平均数的显著性检验，能够提高试验的准确性和精确性，从而更真实检验，能够提高试验的准确性和精确性，从而更真实地反映试验实际。

这种将地反映试验实际。

这种将回归分析回归分析与与方差分析方差分析结合在结合在一起，对试验数据进行分析的方法，叫做协方差分析一起，对试验数据进行分析的方法，叫做协方差分析（analysisofcovariance）（analysisofcovariance）。

例13-1为研究某降血糖药物的有效性及其合用盐酸二甲双胍片的有效性，选择收治90名2型糖尿病患者，并采用随机对照试验，分为三个治疗组，第一组为该降糖药组，第二组为盐酸二甲双胍片组，第三组为该降糖药+盐酸二甲双胍片组，每组30名患者，治疗3个月，主要有效性指标为糖化血红蛋白。

测得每个患者入组前（X）和3个月后（Y）的糖化血红蛋白含量（）,试分析三种治疗降糖化血红蛋白的效果是否不同。

表表13-3三组患者治疗前后的糖化血红蛋白含量（）三组患者治疗前后的糖化血红蛋白含量（）第一组第二组第三组X1Y1X2Y2X3Y3110.89.410.49.29.87.6211.69.79.79.011.27.9310.68.79.98.910.79.049.07.29.88.69.67.8511.210.011.19.910.18.569.98.58.27.19.87.5710.68.38.87.810.18.3810.48.110.07.910.38.2.259.47.610.39.610.07.4269.28.09.88.110.38.22710.58.810.59.99.97.62811.29.510.79.39.47.8299.68.210.48.78.36.6308.07.29.48.79.27.2若不考虑初始糖化血红蛋白若不考虑初始糖化血红蛋白X对对Y的影响的影响H0：

1=2=3H1：

1、2、3不等或不全相等不等或不全相等=0.05结论：

三种治疗组降糖化血红蛋白的效果不同。

结论：

p如何在扣除或均衡这些不可控制因素的影如何在扣除或均衡这些不可控制因素的影响后比较多组均数间的差别，响后比较多组均数间的差别，应用协方差分应用协方差分析。

析。

p当有一个协变量时，称一元协方差分析；

当有一个协变量时，称一元协方差分析；

当有两个或两个以上协变量时，称多元协方当有两个或两个以上协变量时，称多元协方差分析。

差分析。

p协方差分析是将协方差分析是将线性回归线性回归与与方差分析方差分析相结合相结合的一种分析方法。

的一种分析方法。

p把对把对反应变量反应变量Y有影响的因素有影响的因素X看作协变量看作协变量，建立建立Y对对X的线性回归，的线性回归，利用回归关系把利用回归关系把X值值化为相等，再进行各组化为相等，再进行各组Y的修正均数间比较的修正均数间比较。

p修正均数修正均数是假设各协变量取值固定在其总是假设各协变量取值固定在其总均数时的反应变量均数时的反应变量Y的均数。

的均数。

p其实质是从其实质是从Y的总离均差平方和的总离均差平方和中中扣除协变量扣除协变量X对对Y的回归平方和的回归平方和，对残差平方和对残差平方和作进一步分解后再进作进一步分解后再进行方差分析。

行方差分析。

残差平方和的分解残差平方和的分解组组1组组2Y二、应用条件二、应用条件1.各组协变量各组协变量X与因变量与因变量Y的关系是线性的，的关系是线性的，即各样本回归系数即各样本回归系数b本身有统计学意义。

本身有统计学意义。

2.各样本回归系数各样本回归系数b间的差别无统计学意义，间的差别无统计学意义，即各回归直线平行。

即各回归直线平行。

3.各组残差呈正态分布。

各组残差呈正态分布。

4.各协变量均数间的差别不能太大，否则有各协变量均数间的差别不能太大，否则有的修正均数在回归直线的外推延长线上。

的修正均数在回归直线的外推延长线上。

要求：

在进行协方差分析前，应先进行方要求：

在进行协方差分析前，应先进行方差齐性检验和回归系数的检验。

差齐性检验和回归系数的检验。

注意问题：

如果不满足以上条件，建议进注意问题：

如果不满足以上条件，建议进行变量变换，符合上述条件后，再进行协方行变量变换，符合上述条件后，再进行协方差分析。

协方差分析的基本步骤协方差分析的基本步骤1.1.确定协变量（即未加以控制或难以控制的确定协变量（即未加以控制或难以控制的因素）因素）2.2.检验检验条件条件是否是否满足满足3.3.建立因变量建立因变量YY随协变量随协变量XX变化的线性回归关变化的线性回归关系系44.利用回归关系把协变量利用回归关系把协变量XX化为相等后再进化为相等后再进行各组行各组YY的修正均数间比较的假设检验的修正均数间比较的假设检验完全随机设计资料的完全随机设计资料的协方差分析协方差分析表表13-1kn对观测值对观测值x、y的单向分组资料的的单向分组资料的一般形式一般形式方法步骤方法步骤数据准备数据准备数据分布检验数据分布检验方差齐性检验方差齐性检验电脑运算电脑运算具体步骤具体步骤1、计算各组、计算各组、，平方和，平方和、，积和，积和均数均数及其合计项及其合计项2、利用合计项各数据计算校正数、利用合计项各数据计算校正数C1、C2、C3，以，以及总变异的离均差平方和及总变异的离均差平方和，积和，积和及自及自由度由度3、计算各处理组间的离均差平方和，积和及自由、计算各处理组间的离均差平方和，积和及自由度度4、列出协方差分析计算表填入上述结果，再由总、列出协方差分析计算表填入上述结果，再由总变异的及减去处理组相应各值，得到组内离均差平变异的及减去处理组相应各值，得到组内离均差平方和及自由度方和及自由度5、计算回归估计误差平方和、计算回归估计误差平方和及自由及自由度，其中总的及组内平方和分别按下式计算度，其中总的及组内平方和分别按下式计算总的减去组内的平方和即为总的减去组内的平方和即为“修正均数修正均数”的平方和的平方和66、以修正均数及组内的估计误差平方和分别除以、以修正均数及组内的估计误差平方和分别除以相应的自由度得到修正均数及组内估计误差均方，相应的自由度得到修正均数及组内估计误差均方，求求FF值值77、查、查FF界值表得界值表得PP值，做出统计推断值，做出统计推断88、多重比较的、多重比较的qq检验检验例例13-113-1药物治疗药物治疗是人为可控制的定性因素，称定性变量是人为可控制的定性因素，称定性变量初始糖化血红蛋白初始糖化血红蛋白是难以控制的定量因素，称协变是难以控制的定量因素，称协变量量XX33月后的糖化血红蛋白月后的糖化血红蛋白是实验观察指标，称应变量是实验观察指标，称应变量YY11HH00：

各总体糖化血红蛋白的修正均数相等各总体糖化血红蛋白的修正均数相等HH11：

各总体糖化血红蛋白的修正均数不全相等各总体糖化血红蛋白的修正均数不全相等=0.05=0.0522列表并计算初步结果列表并计算初步结果协方差分析步骤协方差分析步骤变异来源变异来源离均差平方和及积和离均差平方和及积和估计误差估计误差总变异总变异组间变异组间变异组内变异组内变异修正均数修正均数协方差分析计算表模式协方差分析计算表模式MSF33计算相应的校正数、总的、组间及组内的计算相应的校正数、总的、组间及组内的离均差平方和、积和及自由度离均差平方和、积和及自由度（11）校正数）校正数

（2）总的离均差平方和、积和及自由度）总的离均差平方和、积和及自由度（3）组间离均差平方和、积和及自由度）组间离均差平方和、积和及自由度44计算总的、组内及修正均数的估计误差平方和、计算总的、组内及修正均数的估计误差平方和、自由度自由度55列协方差分析表，查列协方差分析表，查FF界值表，界值表，PP0.010.01，拒拒绝绝HH00，接受接受HH11，可以认为在扣除初始糖化血红蛋可以认为在扣除初始糖化血红蛋白因素的影响后，三组患者的总体降糖均数有差白因素的影响后，三组患者的总体降糖均数有差别。

别。

66计算公共回归系数计算公共回归系数bbcc及各组修正均数及各组修正均数77修正均数间差别进行两两比较修正均数间差别进行两两比较qq检验检验SPSS软件计算软件计算1.建立数据文件建立数据文件2.绘制散点图与建立直线回归方程绘制散点图与建立直线回归方程3.回归直线平行性假定的检验回归直线平行性假定的检验初始初始X与各组无交互作用可认为与各组无交互作用可认为各组回归直线平行，即初始各组回归直线平行，即初始X对糖化血对糖化血红蛋白的影响在各组间是相同的。

红蛋白的影响在各组间是相同的。

4.修正均数的计算与假设检验修正均数的计算与假设检验数据输入原则：

数据输入原则：

一个变量占一列一个变量占一列一个观测对象占一行一个观测对象占一行SPSS软件计算软件计算1.建立数据文件建立数据文件2.绘制散点图与建立直线回归方程绘制散点图与建立直线回归方程3.回归直线平行性假定的检验回归直线平行性假定的检验初始初始X与各组无交互作用可认为与各组无交互作用可认为各组回归直线平行，即初始各组回归直线平行，即初始X对糖化血对糖化血红蛋白的影响在各组间是相同的。

4.修正均数的计算与假设检验修正均数的计算与假设检验SPSS软件计算软件计算1.建立数据文件建立数据文件2.绘制散点图与建立直线回归方程绘制散点图与建立直线回归方程3.回归直线平行性假定的检验回归直线平行性假定的检验初始初始X与各组无交互作用可认为与各组无交互作用可认为各组回归直线平行，即初始各组回归直线平行，即初始X对糖化血对糖化血红蛋白的影响在各组间是相同的。

4.修正均数的计算与假设检验修正均数的计算与假设检验考察三组的初始糖化血红蛋白是否相同？

考察三组的初始糖化血红蛋白是否相同？

SPSS软件计算软件计算1.建立数据文件建立数据文件2.绘制散点图与建立直线回归方程绘制散点图与建立直线回归方程3.回归直线平行性假定的检验回归直线平行性假定的检验初始初始X与各组无交互作用可认为与各组无交互作用可认为各组回归直线平行，即初始各组回归直线平行，即初始X对糖化血对糖化血红蛋白的影响在各组间是相同的。

4.修正均数的计算与假设检验