统计问题2协方差分析

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1、2、协方差分析育肥试验中，供试猪按所给不同促生长剂分成四组，每组随机地分配四头猪，且同样的试验共进行两批，得到供试猪试验前后体重x与y（单位；kg）的观测值如下，试以x为协变量作协方差分析。生长剂批次12一(14.697.8)(12.194.2)(19.5113.2)(18.8110.1)二(13.6100.3)(12.998.5)(18.5119.4)(18.2114.7)三(12.899.2)(10.789.6)(18.2122.2)(16.9105.3)四(12.0102.1)(12.4103.8)(1

2、6.4117.2)(17.2117.9)解答：操作流程：方法/步骤1一、协方差分析之前，要先检验一下数据是否满足斜率同质假设，也就是检验自变量和斜变量之间有木有交互作用，如图所示，在菜单栏上执行：analyze--generallinearmodel—univariate二、在打开的对话框中，将因变量、自变量、斜变量都放到各自的位置，如图所示，评定得分为因变量，培训方式为自变量，家庭指数为斜变量，点击options按钮，进入子对话框三、在这里将培训方式，也就是自变量移动到displaymeansfor中，并且勾

3、选描述统计和方差齐性检验，点击continue按钮继续四、点击model按钮，选择模型五、刚打开这个对话框的时候，默认是fullfactorial模式，但是我们要检验交互作用，所以要选中custom六、将培训方式和家庭指数都放到model里七、同时选中培训方式和家庭指数，将type设置为interaction，点击添加按钮，添加到model中，点击continue按钮八、点击ok按钮，开始处理数据九、在出来的结果中，我们主要是看自变量和斜变量的交互作用，如图所示，sig值大于0.05，所以交互作用不显著，这就满

4、足了斜率同质性假设十、接着我们来进行协方差分析，在菜单栏上执行：analyse--generallinearmodel--univariate十一、将各个变量都放到各自的位置，和上面的步骤一样，点击options按钮十二、将培训方式移动到displaymeansfor列表里，勾选描述统计、方差齐性、效应值，点击continue继续十三、点击model，选择模型十四、选择fullfactorial，点击continue十五、点击ok按钮，开始处理数据十六、最后看分析的结果培训方式的效应显著，这说明不同的培训方式会

5、影响到学生最后的分数1、方差齐性检验因为Siq大于0.05，所以方差齐性满足，假设成立。2、组间效应检验由上图可以知道group的概率为0.715大于0.05，所以分生长剂批次对猪的影响不显著；X的概率为0.000，显然小于0.05，所以使用生长剂之前的体重对猪之后的体重是有影响的,；group*x的概率为0.614大于0.05，所以猪之前的体重在各个组中的对猪之后的体重影响不显著。