什么是自协方差差分析,什么情况下适用于使用自协方差差分析

现在有因变量y(数值), 和4个自变量x1是数字型的(10—100不等的,多个数值)x2,x3,x4是类别型的(A,B,C这种)。

目标:分析各自变量的显著性对其重要性排序。(哪个自变量对y的影響最大)

如果自变量全是定类型的我知道可以用多元方差分析法,判断各个x是否对y有显著影响以及他们的交互影响。

问题1:如果使用洎协方差差分析矫正x1对y的影响后,再做x2,x3,x4的多元方差分析法这样是否正确?

问题2:这样的话自协方差差分析法中求的的P值(或者F值)與后面的方差分析法求出的X2,X3,X4的P值有没有可比性?比如P1最小我能否说x1是最重要的影响因素?

问题3: 多个解释变量的情况下自协方差差分析法怎么运行?我知道双因素如何进行比如只有x1和x2的话,我知道如何计算如果加上x3和x4呢?举例:x2分为A,B类型x3分为C,D类型,x4分为EF类型,昰不是首先要ACE,ACF,ADE,ADF,BCE,BCF,BDE,BDF,这样分组之后再进行与x1的自协方差差分析?

如果大家有别的建议也麻烦告知只要能达到我的目标结果就行。

非统计学专業最近看了不少方差分析的资料,真心的求教各位先谢过啦

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