ANCOVA is an extension of analysis of variance (ANOVA) that allows you to model and adjust for input variables that were measured but not randomized or controlled in the experiment. ANCOVA tests whether factors have an effect after removing the variance due to covariates. Common covariates include ambient temperature, humidity, and characteristics of a part or subject before a treatment is applied.
Mở rộng của phân tích phương sai (ANOVA) cho phép bạn mô hình và điều chỉnh cho các biến đầu vào đã được đo lường nhưng không được ngẫu nhiên hoặc kiểm soát trong thí nghiệm. ANCOVA kiểm tra xem các yếu tố có ảnh hưởng sau khi loại bỏ phương sai do các biến điều tiết. Các biến điều tiết phổ biến bao gồm nhiệt độ môi trường, độ ẩm và các đặc điểm của một phần hoặc đối tượng trước khi áp dụng một liệu pháp.
For example, an engineer wants to study the level of corrosion on four types of iron beams. He exposes each beam to a liquid treatment to accelerate corrosion, but he cannot control the temperature of the liquid. Temperature is a covariate that should be considered in the model.
Ví dụ, một kỹ sư muốn nghiên cứu mức độ ăn mòn trên bốn loại thanh sắt. Anh ấy ti exposed từng thanh sắt với một liệu pháp lỏng để tăng tốc quá trình ăn mòn, nhưng anh ấy không thể kiểm soát nhiệt độ của dung dịch. Nhiệt độ là một biến điều tiết cần phải được xem xét trong mô hình.
In Minitab, you can perform ANCOVA using Stat > ANOVA > General Linear Model > Fit General Linear Model.
Trong Minitab, bạn có thể thực hiện ANCOVA bằng cách vào Stat > ANOVA > General Linear Model > Fit General Linear Model.
Analysis of Covariance (ANCOVA) Phân tích Hiệp phương sai (ANCOVA)
