品牌型号：联想

 系统：Win10

 软件版本：IBMSPSSStatistics

 关键词：协方差分析，多因素方差分析，协变量

 在实验过程中，除了自变量和因变量之外，还会有其他因素的影响，比如协变量，就是与因变量有回归关系的变量。这时，就需要借助协方差分析来控制变量对实验的影响。下面给大家介绍一下协方差分析是什么意思，协方差分析和多因素方差分析区别。

 一、协方差分析是什么意思

 协方差分析与方差分析相比多了协变量，在线性回归和方差分析的基础上，来分析变量有无显著性差异。

 具体操作如下：

 本次研究共18个样本，分三组。研究不同职称的人，通过培训前后的语言成绩的差异，来比较不同职称的人对语言成绩的影响。

 具体操作：

 1、打开SPSS软件，单击“文件”，选择“打开”子菜单中的“数据”。

 2、接下来进行协方差分析。单击“分析”，然后依次选择“一般线性模型”、“单变量”。随后会弹出一个名为“单变量”的设置对话框。在因变量选项中选择培训后语言测试成绩，固定因子选项选择职称，协变量选项中选择培训前语言测试成绩。

 3、在右列的设置按钮中选择“模型”，之后会弹出一个名为“单变量：模型”的设置对话框。在这里选择构建项，将职称和培训前语言测试成绩全都导入右边的模型中，设置完毕单击“继续”。

 4、在右列的设置按钮中选择EM均值，之后弹出名为“单变量：估算边际平均值”的设置对话框，将职称导入右边的显示平均值列表中，勾选比较主效应，在置信区间调整的下拉菜单中选择LSD（无），设置完毕，单击“继续”。

 5、通过主体间效应检验结果可知，各职称之间差异显著。F值为11.990，显著性水平小于0.01，也就是小于0.05，表明各职称的人之间具有显著性差异。

 6、在成分比较结果中可以看出，在员工一组中，主管和经理具有显著性差异，P小于0.05，在主管和经理的分组中，员工和经理，员工和主管不存在显著性差异，P大于0.05。

 二、协方差分析和多因素方差分析区别

 在协方差分析中，所研究的变量数目为1，多因素方差分析所研究的变量数目大于1。其目的是一样的，分析变量的均值是否存在显著性差异。

 多因素方差分析的分析原理是通过计算出F统计量（平均组间平房和平均组内平方和的比），来进行F检验。

 变量的不同水平对结果具有显著性差异，组间离差平方和就越大，F值就越大，反之则越小。

 以上就是协方差分析是什么意思，协方差分析和多因素方差分析区别的相关解答，想要了解更多内容，可以前往IBM SPSS Statistics中文网站。

 作者：小影