北有云溪 -
在统计学方法中，有协方差分析和方差分析之分，但对于软件，区分没有那么明显。比如SAS，不管你是协方差分析还是方差分析，都是一样的程序，所不同的就是将某些变量作为分类变量或是连续性变量而已。中心作为分类因素，也可以作为自变量纳入方差分析模型，只不过要将其指定为分类因素。分析过程中一样可以对其效应进行校正。希望以上言论对你有所帮助，不确切之处也请各位批评指正。
协方差分析的方法
如果那些不能很好地进行试验控制的因素是可量测的，且又和试验结果之间存在直线回归关系，就可利用这种直线回归关系将各处理的观测值都矫正到初始条件相同时的结果，使得处理间的比较能在相同基础上进行，而得出正确结论。这一做法在统计上称为统计控制。这时所进行的协方差分析是将回归分析和方差分析结合起来的一种统计分析方法，这种协方差分析称为回归模型的协方差分析。 方差分析中根据均方MS与期望均方EMS间的关系，可获得不同变异来源的方差分量估计值；在协方差分析中，根据均积MP与期望均积EMP间的关系，可获得不同变异来源的协方差分量估计值。这种协方差分析称为相关模型的协方差分析。2023-06-12 06:54:001
协方差分析是怎么分析的
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。2023-06-12 06:54:221
协方差分析的方差齐性检验怎么做？
协方差分析的大致流程和多自变量组间设计的方差分析是一样的（在spss菜单里选择分析——一般线性模型——单变量，点击选项按钮，选择方差齐性检验），只不过多加入一个协变量，其原理就是给每个因变量减去协变量的效应，然后来分析自变量的效应。方差齐性的公式是用方差最大组的方差比方差最小组的方差，差异不显著就是齐性。由于方差分析假定实验处理的效应是固定的，那么处理效应就只是给每组内的每个个案加上一个常数，也就是说处理只是让每组数据的分布平移了，形态不变，每组内的差异水平还是由本来的个体差异决定的。因此协变量的加入不会影响方差齐性检验，因为它无法影响个体差异，个体差异是固定不变的。理论上是如此，spss里我也试过，协变量的确对齐性检验无影响2023-06-12 06:54:311
协方差分析法的定性定量跟定量定量分别称为什么
协方差分析法的定性定量跟定量定量分别称为协方差分析。协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析。2023-06-12 06:54:391
协方差分析的方差齐性检验怎么做
方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。 方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。 方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。 楼主如果是在 SPSS里操作的话，就按下面的步骤 打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneity of variance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著2023-06-12 06:54:461
心理学实验数据，关于协方差和重复测量方差分析，谢谢大神
统计专业，为您服务2023-06-12 06:55:173
请问，在什么情况下必须做协方差分析？
控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。2023-06-12 06:55:251
协方差分析和相关系数怎么作图
1)先键入：A1,B1,C1,D1,E1原始数据；//：第一行数据：1，2，3，4，5；2)再键入：A2,B2,C2,D2,E2原始数据；//:第二行数据：3，5，7，9，10；3)选中一个空格：如：A34)点击：fx出现一个对话框，点击go，点击recommended寻找statistical（统计）选中：correl（相关系数）5）出现新对话框：在数组1，键入A1:E1;在数组2，键入：A2:E2点击：OK6）在A3空格内显示：0.99388373就是要求的相关系数！7）按列输入数据也是一样。2023-06-12 06:55:471
如何使用协方差分析进行两两均值比较
option里面有选项的2023-06-12 06:55:541
方差分析中，独立样本和协方差分析有什么区别？
1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科2023-06-12 06:56:011
协方差的主体间效应检验怎么分析
1.打开SPSS软件，将案例数据导入或者填写到软件中，点击“分析”-“一般线性模型”-“单变量”。2.在“单变量”窗口，将治疗后血脂数转移到因变量中，组别转移到固定因子中，年龄转移到协变量中。3.点击“EM均值”，在弹出的窗口，将组别移动到显示下列各项的平均值中，勾选中“比较主效应”，在置信区间调整中选择“邦弗伦尼”，点击“继续”按钮即可。4.点击“选项”，在“选项”窗口，选择描述统计，返回“单变量”窗口，点击“确定”按钮即可得到协方差分析结果。2023-06-12 06:56:261
spss 协方差分析结果怎么看？急！！！
1、看组间效应比较，看自变量和协变量有没有显著，2、看修正均数有没有显著，即扣除X的影响后，Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析。协方差主要就是看修正均数，剩下的步骤其实用回归也可以做。只是回归省略了一些预分析，例如是否线性，是否存在协变量等。希望能帮到你。2023-06-12 06:56:431
spss 协方差分析结果怎么看
在进行两两比较之前，我们最后先做一个协方差分析，在前面的文章讲了如何进行协方差分析，如果写反差分析显示出来了显著的结果，然后再进行两两的事后检验，下面是具体的过程： 方法/步骤1先进行协方差分析，结果如果达到了显著水平，在进行两两比较，在菜单栏上执行analyze--general linear model--univariate 2将自变量、因变量、斜变量都放到相应的位置，这里评定得分是因变量，培训方式是自变量、家庭指数是斜变量 3点击options按钮，进入子对话框 4将培训方式，也就是自变量放到右侧的列表里，勾选下面的描述统计和方差齐性检验，点击继续按钮 5点击model按钮，选择模型 6选择full factorial，然后点击continue按钮，返回主对话框 7点击paste按钮，进入命令编辑窗口 8在这里你会看到很多代码，我们留下前三行，如图所示，然后删除其他的行 9编辑下面的六行代码，使用的是lmatrix命令，我们知道培训方式有三个水平，所以要进行三次两两比较才能将所有的水平进行比较。 10点击运行按钮，开始处理数据 11在出来的结果中，我们主要看的是定制假设检验，因为上面的命令中用了三次LMATRIX，所以会有三个定制假设检验，我们主要看下面的sig值，如图所示，这个值小于0.05就可以认为是有差异的 spss 19.0中文版下载:/ruanjian/yingyong/18741.html2023-06-12 06:56:511
协方差分析的数据文件中，至少有几个变量
至少有3列一列分组自变量，一列连续自变量用于协方差分析，一列因变量2023-06-12 06:57:031
最大协方差分析法是怎么实现的
协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。2023-06-12 06:57:131
协方差分析与混合效应模型的区别
内容不同。协方差分析是建立在回归分析和方差分析基础之上的一种分析方法；混合效应模型是既包含固定效应又包括随机效应的线性多层模型。混合效应模型简称“模型Ⅲ”，其中部分因素的效应是随机的，部分因素的效应是固定的（根据实验的实际情况确定）。2023-06-12 06:57:191
stata方差分析
oneway sales color, tabulate sales (销量）是将要分析的变量， color 是分类变量，也就是水平变量， tabulate 的作用 是产生有关数据的汇总表.方差齐性检验 anova wage child rnarriage child * rnarriage anova 是进行多因素方差分析的命令语句， wage 是因变量， child 、marriage 和child* marriage 是影响因素,协方差分析将那些难以控制的因素作为协变量，从而在排除协变量影响的情况下，分析自变量、因变量的作用。当模型中只存在一个协变量时，叫做一元协方差分析，当有两个及以上的协变量时，叫做多元协方差分析。 协方差分析的基本命令语句与多因素方差分析的命令语句基本一致,这个命令语句与多因素方差分析命令语句的唯一不同是" continuous(varli st) " ，即必须指明连续变量，若不指明， Stata 默认除因变量之外的所有变量均为分类变量: anova wage child marriage child * marriage educ, continuous(educ) 通过实验原理，我们知道协方差分析是借助回归分析完成的，所以可以通过添加regress选项的形式便回归的结果得到展示，使变量间的关系得到更清晰的展现，这时的命令语句如下: anova wage ch 工ld marriage child * marriage educ , continuous(educ) regress 参考： 《stata统计分析与应用》第二版 周光肃等著2023-06-12 06:57:341
协方差分析中交互作用显著怎么办
很正常，在俩因素以上的方差分析上，首先看交互作用，交互作用显著，就进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。2023-06-12 06:58:051
通过协方差分析来控制额外变量的方法属于
【答案】：D统计控制法。 消除法（排除法）是把额外变量从实验中排除出去；恒定法指使额外变量在实验过程中保持恒定不变；匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法；统计控制法是在实验完成后通过一定的统计技术来事后减少实验中额外变量的干扰，如协方差分析、剔除极端数、分别加权法。2023-06-12 06:58:121
2021-06-19 单因素协方差分析（ANCOVA）在R中实现
ANCOVA要求数据服从正态分布，以及各组方差相等，同时还假定回归斜率相同。2023-06-12 06:58:201
sas中glm的协方差分析怎么弄
在建模时引入协变量即可，其他和普通方差分析一样2023-06-12 06:58:301
spss进行协方差分析后还需要进行回归分析吗
可以不需要了，实际上协方差分析，和回归分析出来的结果是一样的。很多时候 既有分类自变量又有连续自变量的 数据，可以直接用回归分析，也可以采用协方差分析的方式 都能得出回归系数2023-06-12 06:58:391
连续性数值变量不满足正态分布可以使用协方差分析吗
可以。在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。2023-06-12 06:58:451
请教，协方差分析和方差分析的区别
通俗的说，协方差分析就是在方差分析得基础上加上几个协助变量；或者说，方差分析其实就是协方差分析，或是协方差分析的一种特殊情况。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，你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。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。协变量是连续变量方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果2023-06-12 06:59:252
协方差分析的意义
当研究者知道有些协变量会影响因变量，却不能够控制和不感兴趣时（当研究学习时间对学习绩效的影响，学生原来的学习基础、智力学习兴趣就是协变量），可以在实验处理前予以观测，然后在统计时运用协方差分析来处理。将协变量对因变量的影响从自变量中分离出去，可以进一步提高实验精确度和统计检验灵敏度。方差是用来度量单个变量 “自身变异”大小的总体参数，方差越大，该变量的变异越大；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。对于仅涉及单个变量的试验资料，由于其总变异仅为“自身变异”（如单因素完全随机设计试验资料，“自身变异”是指由处理和随机误差所引起的变异），因而可以用方差分析法进行分析；对于涉及两个变量的试验资料，由于每个变量的总变异既包含了“自身变异”又包含了“协同变异”（是指由另一个变量所引起的变异），须采用协方差分析法来进行分析，才能得到正确结论。2023-06-12 06:59:401
协方差分析适用于群体干预分析吗?
适用。协方差分析可以用来识别群体间的关系，以及群体内部的变化。它也可以用来检验干预是否对群体有显著影响，以及它是如何影响群体的。协方差分析，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。2023-06-12 07:00:081
协方差分析的方差齐性检验怎么做
方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。楼主如果是在SPSS里操作的话，就按下面的步骤打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneityofvariance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著2023-06-12 07:00:151
协方差计算例子
1+1＝5，这就是真理。2023-06-12 07:00:222
单因素方差分析是什么意思？
1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科2023-06-12 07:00:461
协方差英文
协方差英文：covariance例句与用法The additive genetic variance of the same character, estimated from the covariance of half sibs, was 09602 .从半同胞协方差估计出来的，同一性状的加性遗传方差为09602。The variable selection in covariance adjusted estimates协方差改进估计中的变量选择。An algorithm of covariance analysis协方差分析的一种算法。Estimation of covariance matrices协方差矩阵的估计。Frontier portfolio and no - arbitrage analysis with singular covariance matrix奇异协方差阵下前沿组合及无套利分析。Covariance matrix estimation协方差矩阵估计。Suspension parameter optimization of farm transport vehicle using covariance method协方差分析方法优化农用车悬架参数。Covariance analysis with forward stepwise variable selection was carried out统计方法采用逐步向前变量选择协方差分析。Local influence of growth curve model with uniform covariance structure具有均匀协方差结构的曲线增长模型的局部影响分析。Computation and verification of means , variances and covariances for large sample order statistics方差和协方差计算与验证。2023-06-12 07:00:591
怎么用excel做协方差分析？
你好，请采纳！ cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论 举例： Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02 此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77 D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93 X,Y的相关系数： r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979 表明这组数据X,Y之间相关性很好!2023-06-12 07:01:341
什么时候用方差分析?什么时候用协方差分析?
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。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果。2023-06-12 07:01:412
为什么说单因素方差分析的目标是多因素方差分析?
1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科2023-06-12 07:02:031
何谓方差分析?方差分析的基本思想是什么?单因素方差分析,多因素方差分析,协方差分析之间的区别?相关
方差分析目的是检验不同影响因素的水平对因变量的影响是否显著 基本思想是对比不同影响水平下整体方差和组间方差的差异,即不同水平的数据间方差和随机方差的对比 单因素既是单个影响变量 多因素既是多个影响变量 协方差既是二维随机变量联合分布中两个分量间相关程度的特征数 应该是多因素分析的特里2023-06-12 07:02:171
协方差分析和双因素方差分析的区别
双因素都是定性的，协方差一个因素是定量的统计专业研究生工作室为您服务2023-06-12 07:02:251
给定两随机变量X和Y,如何度量这两个随机变量的距离
因为Ec=c，所以cov(X,c)=E[(X-EX)(c-Ec)]=E[0]=0，所以随机变量与常数的协方差为0。知识点延伸：协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。2023-06-12 07:02:481
请教用MATLAB如何做协方差模型分析
在方差分析中协变量必须是连续性变量，否则结果会出现错误。不过在你的实验中，性别应该作为混杂因素来处理，在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法以避免其产生混杂作用；如果其混杂作用已经产生，即实验数据已得出，则只能通过分层分析或多因素分析中的Logistic 回归分析来解决了。2023-06-12 07:03:071
spss 能做有关重复测量资料的协方差分析吗
年龄肯定是组间，再加上两个组内，三因素方差分析，因为组内设计就是重复测量，所以你所说的问题答案就是用spss中的协方差分析2023-06-12 07:03:371
关于spss处理协方差分析的问题，哪位高手能看懂啊
看不懂结果就别乱在里面点击df没有必要去看的，没有实际意义f值就看f值的那一列啊，比如头体长就看对应的这一行就可以了我替别人做这类的数据分析蛮多的2023-06-12 07:03:461
协方差一般多大
协方差一般多大没有给出定量的判断标准。根据查询相关资料信息，协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法，协方差仅能进行定性的分析，并不能进行定量的分析，它们之间的相关性具体有多大呢，协方差并没有给出定量的判断标准。2023-06-12 07:04:001
spss里的协方差是怎么算的
在方差分析里面，然后把 连续变量 移入covariate 协变量框里面，分类变量在因子框里面就是了2023-06-12 07:04:123
如何用SPSS进行单因素方差分析
看到好多次了……LZ不放下次问的时候先百度知道一下http://www.jcimjournal.com/articles/publisharticles/htm/2367257.htm 或者 进行方差分析时，除研究因素外应保证其他条件的一致。这就要用到协方差分析。 协方差分析是利用线性回归的方法消除混杂因素的影响后进行方差分析。 协方差分析依据影响因素和协变量的个数分为单因素协方差分析、随机区组设计协方差分析和析因协方差分析 本实例演示从最基本的单因素协方差分析入手，通过一个实际应用例子的分析过程简要演示协方差分析过程。已经成功地保存在Mofile 文件提取码： 9849822797825070 当您的朋友需要提取此文件时只需: 匿名提取文件连接 http://pickup.mofile.com/9849822797825070 或登录Mofile，使用提取码 9849822797825070 提取文件 附件： 1[ http://www.e2002.com/forum/job.p ... p;aid=5627/url(1024 K) 附件：2 http://www.e2002.com/forum/job.p ... =88099&aid=5628 (157 K)2023-06-12 07:04:241
三因素被试内设计的协方差分析怎么做
你这个可以做回归，方差分析不好做协变量的2023-06-12 07:04:321
对协方差分析的结果描述，论文中采用估计值还是实测值？
个人认为是实测值，毕竟论文具有一定严谨的思维和文风。2023-06-12 07:04:551
方差与协方差的含义是什么？
组间和组内和的离差平方和与自由度的比值。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的方差分析、探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。研究者可以在模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。扩展资料方差分析独立模块-AMOSAMOS 是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM） 建模工具，通过对包括回归、因子分析、相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为理论研究提供更多的支持。在AMOS 环境下，您可以在直观的路径图下指定、估计、评估以及设定模型，以展示假定的各变量之间的关系，来方便地地建立能真实反应复杂关系的行为态度模型。在AMOS 中，任何数值变量，不管是可观测的还是潜在的，都可以用来建模，预测其它数值变量。2023-06-12 07:05:021
协方差结果怎么列出三线表
与相关系数一样，协方差是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标，即用来衡量两个样本之间的相关性有多少，也就是一个样本的值的偏离程度会对另外一个样本的值的偏离产生多大的影响。下面以实例具体说明如何计算协方差。STEP01：打开“协方差分析.xlsx”工作簿，切换到“数据”选项卡，然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮，打开如图7-55所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“协方差”选项，然后单击“确定”按钮。STEP02：随后会打开图7-55 选择协方差分析工具“协方差”对话框，在“输入”列表区域设置输入区域为“$A$3:$C$12”，在“分组方式”列表中单击选中“逐列”单选按钮，并勾选“标志位于第一行”复选框，在“输出选项”列表中单击选中“输出区域”单选按钮，设置输出区域为“$E$3”单元格，最后单击“确定”按钮，如图7-56所示。此时，可在从E3开始的单元格中看到分析的结果，如图7-57所示。图7-56 设置协方差属性参数2023-06-12 07:05:161
方差分析的基本思想是什么?
方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析的基本思想可以归纳为根据研究设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，每个部分的变异都由某个因素的作用（或某几个因素的交互作用）引起。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种处理因素对研究结果有无影响。对样本均数进行比较的方差分析方法与研究设计类型有关。方差分析中分析的数据是按照特定研究设计进行试验所得的数据，不同的研究设计其总变异的分解有所不同。因此在应用方差分析时，要结合具体的研究设计方法来选择相应的方差分析方法。常用的设计有：随机单位组设计/拉丁方设计/交叉设计/析因设计/正交设计/嵌套设计/裂区设计/重复测量数据/协方差分析等。进行方差分析时同样要求资料满足正态分布且方差相等两个基本假设（与独立样本t检验的条件一样一样滴）。即：各样本组内观察值相互独立，且服从正态分布。各样本组内观察值总体方差相等，即方差齐性 （homogeneity of variance）。本节只涉及最基本的一种设计形式—完全随机设计。完全随机设计（Completely Random Design）是指将受试单位随机地分配到各处理组中进行实验研究，或分别从互相独立的不同总体里随机抽取样本进行比较的一种设计方法。例：某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为3组，对照组按常规训练；锻炼组每天除常规训练外，还接受中速长跑与健身操锻炼；药物组除常规训练外，服用抗疲劳药物，1个月后测量第1秒用力肺活量（L），结果见表1所示。试比较3组第1秒用力肺活量有无差别。2023-06-12 07:05:461
协方差矩阵和相关阵的典型相关分析的区别和联系
联系：协方差矩阵和相关矩阵都属于统计学与概率论范畴。区别：一、应用不同1、协方差矩阵：协方差矩阵可用来表示多维随机变量的概率密度，从而可通过协方差矩阵达到对多维随机变量的研究。2、相关矩阵：相关矩阵主要用于收缩范围，利用P/P矩阵进行分析。二、性质不同1、协方差矩阵：cov（X，Y）=cov（Y，X）u1d40；cov（AX+b，Y）=Acov（X，Y），其中A是矩阵，b是向量。2、相关矩阵：相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。三、特点不同1、协方差矩阵：为对称非负定矩阵。2、相关矩阵：矩阵各列间的相关系数构成的参考资料来源：百度百科-相关矩阵百度百科-协方差矩阵2023-06-12 07:06:231
怎么用spss比较两条回归直线是否相同
分类: 教育/科学 >> 学习帮助 解析: 若需对两条或多条回归直线之间进行比较，即检验总体截距之间是否有显著性差别、总体斜率之间是否有显著性差别. spss 里面对两条(或多条)回归直线对比分析是使用协方差分析来实现的. 例如: 有2组数据,x1,y1;x2,y2,即两条直线,现要比较其斜率及截距是否无差异.------多条直线同理,也是将变量合并. 分析方法:1.先重新整理数据,将y2数据列加到y1下面,变成一个变量y;将x2数据列加到x1下面,变成一个变量x;然后再设定一个新的分组变量group,原来第1组值为1,第2组值为2. 2.进行协方差分析(第一步分析斜率是否无差异). Analyze->General Linear Model->Univariate Dependent List:填入y---------将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x--------将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x group x*group---------注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 然后点击ok,看结果里x*group这一行的Sig.P值,若大于0.05,则接受原假设,即两条回归直线的斜率无差异,否则拒绝. 3.再来进行截距的无差异分析 其实过程跟上面一样,只是Model里去掉了x*group交叉项. Analyze->General Linear Model->Univariate Dependent List:填入y---------将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x--------将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x group ---------注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 点击ok后,看group一行的Sig.P值,若P值大于0.05说明两条回归直线截距也无差异,若小于0.05说明截距是有差异的. 具体的理论要找很专业的书来看,不过上面的方法和过程是没错的,我用sas软件试过,结果一样,其实sas也是调用GLM过程来分析的.2023-06-12 07:06:381
spss和amos区别
两者都属于因子分析，spss做的是探索性，amos做验证性，也是sem，是你相关和回归的结合当然aoms好一些，但是也复杂一些。2023-06-12 07:07:084