第五章协方差要点.ppt

第五章 协方差分析 陕西师范大学 生命科学学院 College of Life Sciences ,Shaanxi Normal University 协方差分析是将回归分析与方差分析结合起来的一种统计分析方法，其主要功用是对试验误差进行统计控制。 为了提高试验的精确性和灵敏性，除了根据试验目的而设置的各种不同处理外，其他试验条件应力求一致，使处理的真实效果能够体现出来。 分类： 根据资料类型不同：单向分组资料的协方差分析 两向分组资料的协方差分析 根据影响试验指标的未能控制变量（协变量）的多少： 单协变量的协方差分析 多协变量的协方差分析 一、单向分组资料的协方差分析 例1，为了寻找一种较好的哺乳仔猪食欲增加剂，以增进食欲，提高断奶重，对哺乳仔猪做了以下试验：试验设对照、配方1、配方2、配方3共4个处理组，重复12次，选择初始条件尽量相近的长白种母猪的哺乳仔猪48头，完全随机分为4组进行试验。结果见下表，试作分析。 不同食欲增进剂仔猪生长情况表 1、数据输入 定义变量“处理组”，小数位（Decimals）为0，用1、2、3、4代表对照组、配方1、配方2、配方3。 命名另两个变量“初生重”、“末重” ，小数位均为2。 输入数据 2，简明分析步骤 Analyze－General Linear Model－Univariate Dependent Variable框：末重y 要分析的结果变量为末重y Fixed Factor[s]框：处理组 固定因素为处理组 Covariate[s]框：初生重x 协变量为初生重x Option…： Descriptive statistics 计算基本统计量 Display means for框：处理组 Compare main effects 对4组的校正均数进行多重比较 OK “多因素方差分析”主对话框 “初生重x”置入Covariate[s](要控制的初始体重——协变量)框内 Options…：求描述性统计指标及校正均数多重比较对话框： 3.结果分析： 方差分析表： F检验表明： 仔猪初生重与末重间存在极显著的线性回归关系（F=54.645, P0.01），说明初生重对末重确实有影响，因而可以利用线性回归关系来校正末重，并作校正方差分析。 不同处理组校正后的末重差异极显著（F=7.817, P0.01），故须进一步检验不同处理间的差异显著性，即进行多重比较。 各处理组的校正50日龄平均重 4个处理组校正50日龄平均重、标准误差及相应的置信区间 表下方的提示表明该校正50日龄平均重是按初生重均为1.3156kg的情形计算的。 各处理组的校正50日龄平均重多重比较表 上表结果表明： 食欲增进剂配方2、3号与对照组、配方1比较，其校正50日龄平均重间存在极显著的差异（P0.01）； 配方2与配方3，对照组与配方1之间无显著差异（P0.05）； 这里表现为配方2、3号的校正50日龄平均重均极显著高于对照组与配方1号组。 二、双向分组资料的协方差分析 例2、下表为玉米品比试验的每区珠数（x）和产量（y）的资料，试作协方差分析，并计算各品种在小区珠数相同时的平均产量。 玉米品比试验的每区珠数（x）和产量（y） 1.数据输入 定义变量“品种”，并对此变量的类型（Type）选中String； 命名另外三个变量“区组”、“珠数x”和“产量y”。用1、2、3、4代表四个区组，小数位（Decimals）依题意都定义为0. 输入数据 2.简明分析步骤 Analyze－ General Linear Model－Univariate Dependent Variable框：产量y 要分析的结果变量为产量y Fixed Factor[s]框：品种、区组 固定因素为品种、区组 Covariate[s]框：珠数x 协变量为珠数x Model…： Custom