协方差分析小贴士
协方差分析模型是称带有协变量的方差分析,是将线性回归与方差分析综合运用的一种统计方法。它将与响应变量呈直线关系的协变量化为相等后,再对响应变量做方差分析,以检验因素是否显著在实验设计和数据分析中,往往都存在一些难以控制但可以测量的协变量。例如,考察不同饲料对猪增重效果的差异时猪的初始体重、进食量都是协变量;考察不同地区人均国民生产总值间的差异时,人均固定资产投资是协变量等等协方差分析能够根据协变量对均数比较的结果作出调整,提高了估计的正确性,因而有非常广泛的应用。
现实研究分析中,我们要研究一个因子对因变量的影响,或者不同分组的因变量的差异,通常会有一些不可排除的混杂因子的干扰,导致我们需要的结果不准确,这种情况下我们就需要用到协方差分析来解决这类问题。
然而协方差分析有2个前提条件:1.混杂因子(协变量)在各个组上跟因变量的关系为线性,且线性方程的回归系数相等。2.混杂因子(协变量)与固定因子的交互效应不显著。
SPSS案例讲解
我们搜集了201例患者的2种不同方案下治疗前后的数据。想要研究不同治疗方案下哪一种治疗效果更好(含混杂因子)。我们本期的内容就是来看这份数据适不适合使用协方差分析。也就是SPSS协方差分析的前置分析。
图1
检验两种前提条件是否满足的操作步骤:
1. 需要满足条件:混杂因子(协变量)在各个组上跟因变量的关系为线性,且线性方程的回归系数相等。
①点击“图形”--“图标构建器”(图2)
图2
②在图表构建器界面,点选下方的“散点图”下的“分组散点图”,并将变量栏内的“初始值”选入右侧的“X轴”,将“治疗后值”选入右侧的“Y轴”,并将“治疗方式”选入右侧的“设置颜色”(图3)
图3
③双击得到的散点图(图4),打开图形编辑器界面(图5),点击“添加子组拟合线”按钮,得到不同治疗方式下的2条线,可以看出,2条线性方程的系数(斜率)基本相等,图中两线也基本平行,说明条件1混杂因子(协变量)在各个组上跟因变量的关系为线性,且线性方程的回归系数相等成立。
图4
图5
2. 需要满足条件:混杂因子(协变量)与固定因子的交互效应不显著。
操作步骤:
①点击“分析”--“一般线性模型”--“单变量”,将治疗后值选入因变量,治疗方式选入固定因子,初始值选入协变量。(图6)
图6
②点击右侧“模型”按钮,点击“定制”,除了添加主效应以外,还需要添加“治疗前值”与“治疗方式”的交互效应(图7)
图7
③分析结果
图8
由上表(图8)可以看出:治疗方式*初始值的交互项的显著性P=0.75>0.05,不显著。因此前提条件2混杂因子(协变量)与固定因子的交互效应不显著也成立。
基于以上2种检验以后,发现2个前提条件均成立,说明以上数据符合适用协方差分析。关于SPSS协方差分析的具体操作我们讲在下一讲中详细的讲解,敬请关注!
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