实验设计的核心要义
实验设计的核心目的之一在于最大限度地排除非处理因素的干扰和影响，以准确获取处理因素的实验效应。在实际操作中，有时候某些因素在实验阶段难以控制。比如，若想探究接受不同处理的小白鼠在饲养一段时间后体重增加是否有差异，体重的增加与小白鼠的进食量息息相关。不同处理的小白鼠进食量可能存在差异，但直接控制每只小白鼠的进食量又十分困难。
针对这种情况，我们可以运用协方差分析（ysis of covariance， ANCOVA）这一统计分析方法。通过建立统计模型，使得各组在某个变量（如进食量）的影响上达到均衡，即将进食量作为协变量，进而分析不同处理对小白鼠体重增加的影响。简言之，协方差分析就是在实验设计阶段难以控制某些因素时，在统计分析阶段对其进行统计控制的一种方法。
协方差分析的理论基础
从理论角度来说，协方差分析是将线性回归与方差分析结合起来的一种统计分析方法。它不仅用于消除混杂因素对分析指标的影响，而且提供了一个框架，用于比较两组或多组修正均数间的差异。
协方差分析的适用范围
协方差分析适用于多种设计，如单因素设计方差分析、随机区组设计方差分析、拉丁方设计以及析因设计等。根据协变量的数量，可以有一元协方差和多元协差之分。其应用需满足一定条件：
1. 要求各组资料均来自正态总体（正态性）；
2. 各组总体回归系数β需相等且不等于0（平行性检验）。
操作实例
以一个糖尿病病疗实验为例：
数据处理步骤
1. 数据录入：在SPSS等统计软件中设置相应变量。
2. 数据前提检验：包括回归关系检验和平行性检验等。
3. 协方差分析：在SPSS的“一般线性模型”模块中，设置因变量、固定因子和协变量，并进行模型设定和参数选择。
4. 结果解读：包括描述性说明、方差齐性检验、主体效应间比较等。
具体操作
以分组、治疗前和治疗后的数据为例：
1. 数据录入：在SPSS的变量视图中设置好分组、治疗前、治疗后三个变量。
2. 回归关系检验：通过散点图判断治疗前与治疗后的关系是否具有线性趋势。
3. 平行性检验：通过一般线性模型的单变量分析，检查分组因素与协变量（如治疗前）的交互作用，确保组间斜率无差别。
4. 协方差分析：设定模型、选择参数并进行分析。重点关注各组间的差异、修正均值以及协变量的影响。
5. 结果解读与说明：根据统计结果，解读各组间的差异、疗效优劣等，并做出相应结论。
结果与讨论
通过协方差分析，我们可以得出各组间在扣除协变量影响后的真实差异。
在本例中，新乙与常规及新甲的疗效存在差异，且新乙的降糖疗效优于其他两组。
通过单因素方差分析的结果与协方差分析结论一致，验证了协方差分析的有效性。
结语