协方差分析协变量有几个 协方差分析协变量可以是分类变量吗

关键词：协方差分析，协变量，分类变量

在实验研究中，会出现许多扰乱实验结果的干扰因素，比如在一个公司对员工进行语言培训，培训后的测试成绩，不仅跟培训方法有关，还跟培训人员所在的职位有关。在这种情况下，进行分析的时候需要把这个因素纳入考虑范畴。这类干扰项被称为“协变量”。

一、协方差分析协变量有几个

协变量作为干扰项，并不是实验的核心研究对象，只不过是为了实验结果的准确性，需要将它加入实验模型之中，不需要进行过多的分析。

图：协变量

因此，协变量的数量不宜过多，一般情况下为1个或者2个。如果加入过多的协变量，实验结果会比较混乱模糊。在协方差分析过程中，一定要谨慎的放入协变量。

协方差分析的前提条件：协方差分析要满足平行性检验，交互项的P值大于0.05。

下面进行具体操作，研究在不同的职员在经过培训后，哪种职称的员工在语言学习方面更优秀，将培训前测试成绩作为协变量。

1、打开SPSS软件，将需要进行分析的数据文件导入。

图2：导入数据文件

2、单击“分析”，在子菜单中依次选择“一般线性模型”，“单变量”。接着会打开一个名为“单变量”的设置对话框。在因变量中选择培训后语言测试成绩为因变量，固定因子选择公司和支撑，协变量选择培训前语言测试成绩。

图3：单变量设置

3、在右边的设置按钮中选择“选项”，会弹出名为“单变量：选项”的设置对话框。平均值选择“公司”、“职称”和“公司*职称”。勾选“比较主效应”，在下拉菜单中选择“LSD（无）”。在显示中勾选“参数估算值”。设置完毕单击“继续”。

图4：单变量：选项

4、软件运行后输出图表。公司一栏中P值大于0.05，说明不具有显著性。职称的P值小于0.05，说明具有显著性差异。培训前语言测试成绩P值大于0.05，说明不具备显著性差异。

图5：图表分析结果

二、协方差分析协变量可以是分类变量吗

协方差分析中协变量不能是分类变量。在协方差分析中，协变量是连续性数值，它们之间是相互独立的，没有交互作用。

协变量与因变量之间是线性关系，回归斜率一致，两者存在平行关系。

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