SPSS进行协方差分析

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协方差分析应用非常广泛,比如:评价某新药治疗高血压的疗效,不仅要考虑治疗后患者的血压情况,还要考虑治疗前患者的血压情况。某新药的治疗作用要剔除基础状况时患者血压的影响,而这个影响因素称为协变量。协方差分析是将线性分析和方差分析结合起来的一种方法。

在方差分析中,影响观察指标的往往是定性变量(不同的处理方法),而在线性回归中影响因素都是定量变量。协方差的思想就是将那些定量变量X对应变量Y的影响看做协变量,建立应变量Y随协变量X变化的线性回归关系,并利用这种回归关系把X值化为相等后再进行各组Y的修正均数的比较。其实质是从Y的总平方中扣除协变量X对Y的回归平方和,对残差平方和做进一步分解后再进行方差分析,以更好地评价处理因素的效应。

协方差分析有两个条件:观察变量服从正态分布,方差齐性;应变量与协变量存在线性回归关系。因此在进行协方差分析时,要先对样本资料进行方差齐性检验,和回归系数的假设检验。同时满足,才能进行协方差分析。

spss计算协方差

数据如下:

x为治疗前数据,y为治疗后数据,group为分组(1为治疗组,2为对照组)

spss分析步骤

一:分析—一般线性模型—单变量

二:y移到因变量,x为协变量,group为固定因子

三:选项里group移入显示均值,比较主效应,方差齐性检验,参数估计打钩

四:确定

结果如下:

方差齐性检验,p=0.152,说明斜率无显著性差异,说明有明显的线性关系。方差齐性。

F值为2.454,p=0.095.表示该治疗方法在排除治疗前的数值后没有显示出有统计学差异的治疗效果。或者说治疗前的数值对治疗后的结果没有影响。但变量group项p值=0.037,表示两种治疗方法有差异。

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