协
方差分析解决的问题：多个
自变量（包括离散变量和连续变量）对一个因变量（连续数据）的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以“控制”（控制变量）
协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响，从而准确的获得处理因素的影响
协方差分析的条件：除了满足一般的方差分析条件外，还需要满足，平行性检验
协方差分析是
回归分析，和方差分析的结合
第一部分：平行性检验
自变量与协变量的交互作用：P>0.05，满足平行性检验，满足协方差分析的条件；P<0.05,不满足平行性检验，不满足协方差分析的条件
第二部分：协方差分析
运动干预对
高血压，人群的治疗效果研究 实验设计：选取54名高血压人群，随机分为3组，分别采用健身走、广场舞、
太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静
收缩压，差值形成变量，血压下降，已经统计检验过，实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义
统计分析思路说明：考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响，而年龄又是连续变量，因此把，年龄，作为，协变量。在研究运动干预对血压影响的同时，排除协变量，年龄，的影响，使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的