Stata软件协方差分析：基本原理
方差分析存在明显的弊端，因此无法控制分析中存在的某些随机因素，这也影响了分析结果的准确度。
协方差分析控制了这些干扰或调节因素，提高了实验的精确性和准确性，对实验以外的一切条件都采取了有效措施来严加控制，使它们在各个处理过程中尽量保持一致。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。例如，研究几种饲料对牛增重的影响，由于初始重量将会对增重造成影响，因此在这个实验中希望初始重量相同（排除初始重量对增重的影响），但是这个要求难以达到，所以必须通过增重与初始重量的线性关系进行调整，使之相同，然后进行实验，研究饲料对增重的影响。
协方差分析是对多因素方差分析的推进和拓展，不仅可以涵盖分类变量的情形，还可以将连续变量的情况包括在内。一般情况下，协方差分析将那些难以控制的因素作为协变量，从而在排除协变量影响的情况下，分析自变量、因变量的作用。当模型中只存在一个协变量时，叫作一元协方差分析，当有两个及以上的协变量时，叫作多元协方差分析。
