使用 ANCOVA 探索數據你好，
我有3 個自變量，一個連續協變量（質量）、一個分類名義變量（性別：M 和F）和另一個分類名義變量（地點：北部、中部和南部）和一個因變量，連續（汞濃度） 。 我有興趣測試這個假設“如果生物體中質量和性別的變化可以標準化（均質化、解釋、平滑），那麼該動物可以反映北部位置、中部位置的汞的生物利用度，以及南部位置。”
我嘗試探索 ANCOVA 的使用，將我的協變量（質量）與分類變量（性別）和其他分類變量（站點位置）以及交互項一起納入擬合模型分析中。 我的目的是通過在模型擬合中考慮質量和性別，我可以為站點位置構建一個交互圖，以查看它們之間的汞濃度是否存在差異，並報告它們的LSmeans，因為它們已經過統計調整，就像性別一樣這些位置內有一個標準化的質量。
Y= 汞濃度
X 質量 + 站點位置 + 性別 + 質量*性別 + 質量*站點位置
有趣的是，當這個模型運行時，這就是我的效果測試的樣子
我想驗證一下，在考慮了協變量（因為它與性別汞濃度和地點汞濃度協變）後，我們發現性別之間和地點之間不存在統計差異。
鑑於我想測試的假設，我很好奇我是否在這裡正確處理我的自變量。 任何和所有的幫助都會有幫助
數據混合和清理蘋果系統回复：使用 ANCOVA 探索數據這就是假設的有趣之處。 它們的結果並不都像我們想像的那樣。 （我敢打賭 Yogi Bera 可能至少引用過這樣一句話。）
假設沒有數據問題，我會縮小模型。 一種交互作用即使在任意 alpha = 0.05 下不具有統計顯著性，也似乎很重要。 從高階項開始，一次減少模型一項。 我會刪除“性*質量”。 SS 和 p 值將隨簡化模型而變化。 接下來我會刪除 SEX，除非它變得重要。
我們假設數據是正確的。 單獨使用數據圖並在建模平台內查找數據問題。
我們假設模型是無偏的（不缺乏擬合），估計值相當不相關，並且響應方差是恆定的且呈正態分佈。 誤差應為 ~N( 0, sigma )。 使用提供的殘差圖來評估這些假設。
回复：使用 ANCOVA 探索數據抱歉，我對你的術語有點困惑。 協變量通常與實驗設計相關。 協變量通常是噪聲因素（無法/難以/昂貴控制的因素）。 您似乎沒有實驗設計，但更有可能是一個抽樣計劃，您已確定與收集的數據相關的 x，但我可能會誤解您的情況。
如果您有一個實驗設計，那麼您似乎有 2 個因素（性別和地點）和一個協變量。 它是否正確？ 協變量是一個隨機變量（可測量的噪聲），每個治療都有一個數值。 生成的模型是一個混合模型（固定效應、在指定水平上操縱的因素和隨機變量）。通常，您不會在模型中尋找因子交互作用的協變量。 協變量通常是噪聲（一些無法控制的變量），您希望分配並消除其影響，以提高檢測操縱因子影響的精度。
有許多方法可以分析現有數據集，以尋找 x（質量、性別和位置）和 y 之間的關係。
