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
有关spss协方差ANCOVA的计算的问题 没有协变量就不用做协方差了不是说一定要硬套协方差检验
R语言中ancova协方差分析数据怎么导入？ ancova()提供了协2113方差分析计算，调用方式是5261：ancova(formula，data.in=sys.parent()，x，groups)实例：为研究ABC三种饲料对猪的催肥4102效果，每种饲料养8头猪1653一段时间，测得每头猪的初始重量（X）和增重（Y），分析三种饲料对猪的催肥效果是否相同？建立数据集feed Weight_Initial Weight_Increment data_feed anova(lm(Weight_Increment~Weight_Initial+feed)，data=data_feed)Analysis of Variance TableResponse：Weight_IncrementDf Sum Sq Mean Sq F value Pr(>；F)Weight_Initial 1 1621.12 1621.12 142.445 1.496e-10*feed 2 707.22 353.61 31.071 7.322e-07*Residuals 20 227.61 11.38Signif.codes：0‘*’0.001‘*’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1anova(lm(Weight_Increment~Weight_Initial*feed)，data=data_feed)Analysis of Variance TableResponse：Weight_IncrementDf Sum Sq Mean Sq F value Pr(>；F)Weight_Initial 1 1621.12 1621.12 162.4949 1.897e-10*feed 2 707.22 353.61 35.4443 5.726e-07*Weight_Initial：feed 2 48.04 24.02 2.4076 0.1184Residuals 18 179.58 9.98Signif.codes：0‘*’0.001‘*’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
