使用 ANCOVA 探索数据你好，
我有 3 个自变量，一个连续协变量（质量），一个分类名义变量（性别：M 和 F）和另一个分类名义变量（地点：北部、中部和南部）和一个因变量，连续（汞浓度） 。 我有兴趣测试这个假设“如果生物体中质量和性别的变化可以标准化（均质化、解释、平滑），那么该动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。”
我尝试探索 ANCOVA 的使用，将我的协变量（质量）与分类变量（性别）和其他分类变量（站点位置）以及交互项一起纳入拟合模型分析中。 我的目的是通过考虑模型拟合中的质量和性别，我可以为站点位置构建一个交互图，以查看它们之间的汞浓度是否存在差异，并报告它们的 LSmeans，因为它们已经过统计调整，就像性别一样这些位置内有一个标准化的质量。
Y= 汞浓度
X 质量 + 站点位置 + 性别 + 质量*性别 + 质量*站点位置
有趣的是，当这个模型运行时，这就是我的效果测试的样子
我想验证的是，在考虑了协变量（因为它与性别汞浓度和地点汞浓度协变）后，我们发现性别之间和地点之间不存在统计差异。
鉴于我想测试的假设，我很好奇我是否在这里正确处理我的自变量。 任何和所有的帮助都会有帮助
数据混合和清理苹果系统回复：使用 ANCOVA 探索数据这就是假设的有趣之处。 它们的结果并不都像我们想象的那样。 （我敢打赌 Yogi Bera 可能至少引用过这样一句话。）
假设没有数据问题，我会缩小模型。 一种交互作用即使在任意 alpha = 0.05 下不具有统计显着性，也似乎很重要。 从高阶项开始，一次减少模型一项。 我会删除“性*质量”。 SS 和 p 值将随简化模型而变化。 接下来我会删除 SEX，除非它变得重要。
我们假设数据是正确的。 单独使用数据图并在建模平台内查找数据问题。
我们假设模型是无偏的（不缺乏拟合），估计值相当不相关，并且响应方差是常数且呈正态分布。 误差应为 ~N( 0, sigma )。 使用提供的残差图来评估这些假设。
回复：使用 ANCOVA 探索数据抱歉，我对你的术语有点困惑。 协变量通常与实验设计相关。 协变量通常是噪声因素（无法/难以/昂贵控制的因素）。 您似乎没有实验设计，但更可能有一个抽样计划，您已确定与收集的数据相关的 x，但我可能会误解您的情况。
如果您有一个实验设计，那么您似乎有 2 个因素（性别和地点）和一个协变量。 它是否正确？ 协变量是一个随机变量（可测量的噪声），每个治疗都有一个数值。 生成的模型是一个混合模型（固定效应、在指定水平上操纵的因素和随机变量）。通常，您不会在模型中寻找因子交互作用的协变量。 协变量通常是噪声（一些无法控制的变量），您希望分配并消除其影响，以提高检测操纵因子影响的精度。
有许多方法可以分析现有数据集，以寻找 x（质量、性别和位置）和 y 之间的关系。
