8第九章协方差分析

1、9.1协方差分析概述9.2协方差分析与协变9.2.1完全随机设计的协方差分析9.2.2随机块的协方差分析9.2.3正交试验的协方差分析9.3多元协方差分析，第9章协方差分析，(AOV多因素实验)，协方差分析是一种由方差分析和回归分析相结合产生的数据分析方法。其主要功能是将处理后的测试记录与处理前的测试记录进行校正，从而避免处理前不同基数对处理后差异显著性的影响，从而提高测试结果的准确性。9.1协方差分析概述，处理前的观测值(基数)为X，试验处理后的观测值为Y。首先，进行X和Y回归分析。如果f回归不显著，即处理后基数x对效应y没有影响，可以直接进行一般方差分析；如果f回归显著，y必须通过回归进行

2、校正，校正后应进行治疗间的方差分析。如果f处理的检验不显著，则表明在去除回归关系(即去除基本不同的影响)后，处理之间没有显著差异；如果f处理的检验是显著的，则表明在去除了Y和X之间的回归关系之后，各处理之间仍然存在显著差异，并且用校正后的Y均值进行了各处理之间的多重比较。协方差分析的分析步骤(原理)实施例9.1比较三种猪饲料A1、A2和A3的育肥效果，并测量下表中每头猪的增重(Y)和初始体重(X)。尝试确定三种饲料育肥猪是否有显著差异。猪的初始体重和增加的体重之间有什么明显的关系吗？显示了猪的初始重量(x)和增加的重量(y)，9.1协变的协方差分析，1。完全随机设计的协方差分析，项目名称：例9

3、.1。协方差分析(课件)，源df型ss均方f值pr f feed 2 707.218765 353.609382 31 . 07 . 0001 x 1 1010.760432 1010.760432 88.81.0001，主要输出结果和描述：均值feed/t；该陈述的目的是比较T分组平均值n馈送a 98.000 8a2a 96.875 8a3b 81.750 8a1与Y原始平均值，TRT Y标准误差| T | LSMEAN LSMEAN LSMEAN H 03360 SMAN=0数字A1 94.9586305 1.8403872 | T | H 0: LSMEAN(I)=LSMEAN(J)I/

4、J 1 23 1 0.0424 0.0000P164例9.2玉米品种比较试验，共试验6个品种，采用随机区组设计，重复4次。各小区株数(x)和产量(y)见表9.2:表9.2玉米品种比较试验结果，9.2.2随机区组协方差分析，其SAS程序：数据玉米；do corn=1至6；do block=1至4；输入x y；输出；结束；结束；卡片；28 202 22 165 27 .221 27 207 24 204；9.2.3正交试验协方差分析，例：P165 SAS程序P166，例9.3橡胶树肥料三元试验在广西三河口农场进行，因素和水平如下：L9(34)，表9.7 L9(34)肥料试验结果表，数据记录在excel，proc glm类别N、P、K、e区块；模型y=N P K E块X/解；lsmeans N P K/stderr pdiff；跑；数据S；输入N P K e；do block=1至4；输入x y；输出；结束；卡片；1 1 1 1 30.3 32.9 30.5 31 . 628 . 231 . 327 . 430.7 2 1 2 2 2