spss教程中：[1]协方差分析含义，具体操作可搜索“教程：协方差分析经验”这篇文章，文章给出了详细的操作过程。
什么是独立危险因素 所谓危险因素，是指增2113加疾病或死亡发生的可5261能性的因素，是指疾4102病的发生与该因素有一定的因果关1653系，但是尚无可靠的证据能够证明该因素的致病效应，但是当消除该因素时，疾病的发生概率也随之下降。在病因学研究中，将这类与疾病发生有关的因素即称为危险因素。独立，是指在多因素分析里，排除各个因素之间的交互作用后，能以独立效应影响应变量Y的因素。这是相对的独立，因为不可能统计所有的因素。独立并不意味着起主要作用、唯一。危险因素三种类型：实质危险因素（Physical Hazard)指足以引起或增加损失发生机会或严重程度的物质性条件。如房屋的建筑材料、所在地点、使用目的以及消防设施等，都可视作导致或增加火灾损失的实质危险因素。道德危险因素（Moral Hazard）指被保险人或者受益人出于谋取保险金赔款或给付的不良企图，故意制造危险事故，以至形成保险标的受损结果，或在保险标的受损时不采取减轻损失的有效措施，故意扩大保险标的的受损程度。如纵火焚烧房屋、凿沉船只、毁损车辆、受益人为谋取保险金蓄意谋害被保险人。心理危险因素（Mental Hazard）是指由于人们思想上的麻痹大意，以至增加危险事故发生的机会和损失的严重性。。
什么是哑变量 什么是哑变32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433653430量哑变量哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可以产生n-1个哑变量。在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一个回归系数来解释多分类变量之间的变化关系，及其对因变量的影响，就显得太不理想。此时，我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。将哑变量引入回归模型，虽然使。
请教，协方差分析和方差分析的区别 通俗的说2113，协方差分析就是在方差分析得基础上加上几个协5261助变量；或者说，方差4102分析其实1653就是协方差分析，或是协方差分析的一种特殊情况。协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，你可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。协变量是连续变量方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果
关于双因素方差分析（混合设计）SPSS结果的看法（急急！每天都在线等）
